王 辉， 刘 爽

（华东理工大学机械与动力工程学院，上海 200237）

近些年，多无人机（Multi Unmanned Aerial Vehicles, 简称Multi-UAV）任务分配问题受到人们的广泛关注，旨在将无人机分组，组成联盟，从而更高效快捷地完成任务。资源分配是为了完成目标任务，确定无人机拥有的资源数量。随着控制技术、通讯技术、传感器技术和智能调度技术的快速发展[1-3]，任务分配问题已广泛应用于生产规划、货物运输和工作安排等，而多无人机任务分配更是广泛应用于军事、农业、服务业等领域。由于单个无人机资源有限，很难完成现实中复杂多变的任务，因此为了更有效地解决军事上的复杂问题，应采用多无人机联盟。

国内外的学者对任务分配问题已进行了大量的研究。Chopra 等[4]提出了匈牙利方法的分布式来解决任务分配问题。在多无人机应用的情况下，所有无人机协同计算共同分配，在对等网络进行有限局部计算。Lee[5]提出了一种基于市场机制的拍卖算法，在执行任务期间，无人机会不断消耗其资源，这些资源必须在运行期间重新填充。在该算法中，考虑了无人机的资源，从而也产生相应的成本。Jiao 等[6]提出了基于拍卖的市场模型，有效地最大化区块链网络的社会福利，并为云/雾计算服务供应商提供有效的策略。Kurd 等[7]提出了一种新的自主生物启发方法，在执行任务期间，利用该方法对多个无人机进行高效分配。每个无人机根据与各个无人机运行状态和任务参数有关的标准动态调整任务分配，而不参与任务的无人机之间可以进行直接通信。……