卫钊丞，刘卫东，张小明，樊宇韬

(火箭军工程大学，陕西 西安 710025)

0 引言

当待执行任务分布广泛且工作量较大时，单个无人机难以满足要求，而无人机群通过相互协同和配合可以更好地完成此类工作。无人机协同任务规划是提高无人机群工作效率和生存能力的重要手段[1]。

无人机群对多目标执行多项任务的协同规划问题，是当前研究的热点问题，解决思路是建立多无人机协同任务规划的数学模型，使用群智能算法搜索模型最优解。文献[2]提出了自适应烟花算法解决多无人机的多约束多任务规划问题，此方法能快速收敛于全局最优；文献[3]提出了带队-跟随编队方法，用于设计无人机协同跟踪地面目标的制导律；文献[4]提出了基于离散粒子群算法的多无人机多任务协同分配方法，给出了满足约束条件的任务分配方法；文献[5]针对多架异构无人机在未知环境下执行搜索打击任务，提出了并行带精英策略非支配排序的遗传算法求解模型，此方法实时性很强。

目前的研究成果很少考虑任务执行的时间序列问题，本文考虑了任务规划和时序规划，提出了保留潜力蜜源人工蜂群算法(retain potential source artificial bee colony algorithm,RPSABC)的无人机群多目标多任务规划问题，旨在提高无人机群任务规划的速度、精度和鲁棒性。

1 问题描述与建模

1.1 无人机群协同任务规划问题描述

将无人机群任务协同考虑在战场环境下，多架无人机对不同基地的目标执行多项任务，在执行任务时要规避威胁区域和禁飞区域。……