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A Prescribed-Time Distributed Constrained Negotiation Allocation Algorithm for UAV Swarms
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AI
DOI：10.1109/TAES.2025.3588487.png)
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摘要
En 中文
为应对分布式任务场景下无人机集群的多约束非平衡目标分配挑战，我们引入了基于预定时间分布式一致性目标分配（PDC-TA）算法。首先，借鉴Mosaic Warfare系统效能评估中的“能力-复杂性”分解原则，我们将非平衡分配问题重新构建为平衡分配框架。这一步骤为预定时间分布式多约束目标分配模型奠定了基础。在此基础上，我们设计了PDC-TA协议。该协议整合了共识理论与匈牙利算法，有效将分布式信息协商与分配计算解耦。这种分离充分利用了集群在局部信息交互和并行计算方面的优势，简化了分配过程。严格的数学证明证实了在约束条件下分配方案的一致性和全局最优性。通过对无人机集群作业中的平衡与非平衡目标分配场景（如返航和拦截任务）进行实证验证，进一步证实了算法的有效性。与经典分布式任务分配算法的对比分析进一步凸显了其在运行效率和解的最优性方面的优越性。PDC-TA算法能够在预定时间框架内持续实现全局最优且符合约束的目标分配，从而区别于传统方法。
Keyword:
“Capability–complexity” decomposition
distributed target allocation
Hungarian algorithm
prescribed-time consensus
uncrewed aerial vehicle (UAV) swarms
期刊
IF:
5.7
论文数:
803
被引数:
2.4W
机构
引用论文
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