不确定需求下无人机任务分配的两阶段鲁棒优化方法

灾害场景下依托无人机配送资源应用前景广阔,但应急场景环境复杂多变,各类突发事件在时空上的不确定性会导致目标点对资源需求评估的不准确,进而影响到资源配送中无人机任务分配方案.针对此问题,在无人机任务分配模型中引入两阶段鲁棒优化方法.模型通过将无人机分配和任务分配相结合,充分利用无人机集群资源,实现需求变化最大化时的任务分配成本最低.本文对受伤人数等级与资源需求变化关系建模,将资源需求划分为3个等级,实现了任务分配总成本变化的精确化表达,并采用列和约束生成(Column-and-Constraint Generation,C&CG)算法实现了资源需求不确定条件下的无人机任务分配.最后设计了3种类型的实验,仿真结果验证了算法的有效性和优越性,相比确定性模型,该算法在应对需求变化时展现出更好的鲁棒性.