郑红星，郭继峰，谢旭东，颜 鹏

(哈尔滨工业大学航天学院，哈尔滨 150001)

0 引 言

异构无人机集群自主作业可以有效地提升集群的任务执行效率及环境适应性。异构无人机集群进行自主协作的关键在于高效的任务分配机制。树搜索、遗传算法、多目标进化等集中式任务分配方法，已经被应用于许多具有现实意义的任务场景中。然而，集中式方法通常难以在线应用，且不容易被扩展到存在大量任务/无人机的复杂场景中。

机载通信、计算及感知设备的能力提升，使无人机可以被视为具有决策能力的智能系统，这促使分布式任务分配问题及其求解方法得到了广泛的关注。文献[10]针对威胁环境下的多无人机分布式协同决策问题，提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度的多机决策算法，该算法具有较高的收敛速度与学习效率。文献[11]提出了一种多耦合任务智能决策方法，有效地解决了无人机集群的协同目标分配和突防轨迹规划问题。文献[12]通过基于共识的捆绑算法，有效地解决了存在局部通信条件下的异构多智能体任务分配问题。文献[13]提出了分布式匈牙利算法，该算法在全局通信条件下，可以获得任务分配问题的最优解。上述方法基于分布式的框架有效地处理了多类任务分配问题，但问题中大多不考虑单任务的多机协同作业，其难以用于联盟形成问题的处理。

联盟形成属于一类特殊的任务分配问题，任务通常具有复杂的资源、动作等约束，需要多架无人机组成联盟进行协同作业。……