基于改进K-means算法和总时最短机制的无人机群多目标分配围猎策略

无人机(UAV)群多目标围猎是一种重要的战术手段,提出了一种基于改进K-means和总时最短机制的围猎策略。大规模的任务分配问题结构复杂、解算难度大,为了得到较高的围猎效率,减少单机计算量,采用混合式的体系结构将复杂的多目标围猎问题逐步分解为UAV个体需要执行的任务集合,降低了系统的耦合性和任务解算的复杂度。该策略利用改进的K-means算法将多目标围猎问题分层,形成多个独立的单目标围猎子系统。在子系统内部将单目标围猎任务分解为多个UAV容易执行的子任务,并以总时最短机制在子任务和UAV之间建立一一对应的匹配关系,各UAV只需执行待执行的子任务即可达到多目标围猎的目的。仿真实验表明,多无人机群可以有效地对多个目标的围捕任务进行合理分配,证明了该分配策略的有效性。