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A new method of task aggregation and optimization allocation for multiple groups collaborative task networks
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AI
DOI：10.1038/s41598-025-11762-9.png)
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摘要
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随着任务多样性和任务间关系复杂性的增长，最优编队功率分配是提高任务执行效率的关键。本文提出了一种多组协作的任务优化分配方法，基于任务静态特征和任务间关系属性的分析构建任务网络。首先，引入拉氏5W模型探究任务特征，扩展任务间关系类型，并提出了基于二元组组的任务网络广义量化描述方法。其次，考虑任务分配需求、时空约束、资源容量和需求约束，将多组协作任务分配问题转化为多约束多目标优化问题，建立了多组任务分配数学模型。随后，将大规模任务网络分解为子任务网络。通过分析编队力量位置与资源需求、子任务位置与资源需求之间的相似性，构建了任务的聚类成本函数，并建立了编队和任务子集的初始分配策略。最后，引入自适应机制优化遗传算法的交叉和变异策略，提出了新的多组任务自适应最优分配算法。实验结果表明，所提出的方法在复杂多样的任务规划场景下实现了高效的任务分配。
Keyword:
Task networks
Multi-constraint multi-objective optimization
Task aggregation
Optimal task allocation
Adaptive genetic algorithm
期刊
IF:
3.9
论文数:
28.3W
被引数:
83.5W
机构
引用论文
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