基于网络节点聚类的多无人机动态目标分配

为解决分布式的多无人机目标分配算法容易产生通信冗余,导致编队出现通信规模过大的问题,提出一种基于通信网络节点聚类的多无人机动态目标分配算法(clustered consensus-based bundle algorithm,CU-CBBA)。该算法引入了通信网络节点分组聚类策略,依据节点的度中心性、特征向量中心性、中介中心性等属性,建立了网络节点重要性排序模型,选取网络拓扑结构中的一组关键节点,按照最短路径原则完成网络拓扑节点聚类。仿真结果表明:与CBBA、ACBBA(asynchronous consensus-based bundle algorithm)、MCDGA(minimizing communications in decentralized greedy task allocation)算法相比,CU-CBBA算法的通信规模最小,收敛速度最快,迭代稳定性强,编队规模或目标数量的改变不会影响其有效性,与其他CBBA变种算法相比,该算法不需要智能体之间建立相对稳定的通信拓扑结构,通用性和稳定性较好,对复杂战场环境下的多机多目标分配具有部分借鉴意义。