公开(公告)号：CN115809547A

公开(公告)日：2023-03-17

申请号：CN202211459220.1

申请日：2022-11-17

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 高阳 ,  彭张弛 ,  钱晨 ,  吴潇瑞 ,  黄卓 ,  陈庆伟 ,  吴益飞

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/006 ,  G06Q10/0631 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于非支配排序的改进粒子群算法的多智能体协同任务分配方法，建立了多智能体协同任务分配的模型，实现了打击收益、资源消耗、受损概率等多项指标的同时优化。本发明针对多智能体协同任务分配的问题的特点，将多目标粒子群算法与非支配排序算法相结合，融入了非支配排序算法和交叉变异机制，设计了一种改进惯性权重取值的非线性方法，提出了一种获得算法所得的帕累托解的最优解的最大距离方法，大幅提高了算法的全局搜索寻优能力和工程应用价值。相对于传统优化方法，本发明方法在解决动态环境下的多目标优化问题时有着更好的收敛性和准确性。