杨尚君， 王社伟， 陶 军， 温 攀， 周维杰

(空军航空大学航空控制工程系，长春 130022)

0 引言

近年来，多无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle，UCAV)协同控制已经成为UCAV领域的一个研究热点，而任务分配是多机协同控制的保障和基础［1-3］。虽然任务开始前通过预先规划为参战的UCAV分配了初始任务，但在战场环境中，由于作战的动态性和不确定性以及协同控制的复杂性，使得任务开始后会出现许多无法预料的情况，因此，必须根据战场态势和编队状态的变化快速调整UCAV编队的任务计划，通过动态重调度实现 UCAV之间的任务重分配，以真正适应复杂的作战环境。目前，已有学者应用拍卖机制［4-5］、在线滚动策略［6］、遗传算法［7-8］等对多UCAV的任务重分配问题进行了求解，文献［4-5］对动态环境中的突发事件利用拍卖机制进行任务重分配，但并没有对动态环境中不同性质的事件进行分类处理;文献［6］提出的在线滚动策略只是在任务层次上解决了动态环境中的任务分配问题，对动态环境中任务分配的方法研究不够。因此，现有的研究虽然取得了一定的成果，但只从动态任务分配策略或者动态任务分配方法进行单方面的研究，由于动态环境的复杂性和不确定性，动态环境中的任务分配研究应该从重调度策略和重调度方法两个方面进行研究。本文首先建立了多机协同目标分配的数学模型，提出一种改进的动态重调度策略，然后利用混合细菌觅食算法对UCAV的作战任务进行任务重分配，对动态任务分配问题在策略和方法上进行了深入研究，并通过仿真实验验证了本文提出的策略和方法的有效性。……