多任务空地武器多目标协同优化任务规划算法研究

陈宇 张公平 宋韬 温欣玲 马正祥 刘兆瑜 秦玉鑫

摘要：在复杂的战场作战环境中可能存在多個动态威胁，如何快速规划出最优航路是攻击任务顺利执行的关键。本文提出一种在文化算法框架下稀疏A*算法与遗传算法（Genetic Algorithm，GA）相结合的动态航路规划算法，用于多任务空地武器多目标协同任务优化中。算法基于文化算法思想框架，首先利用稀疏A*算法快速获取初始航路及航路点信息，并将获取到的信息作为知识送入信仰空间存储，指导遗传算法对种群空间个体在有效范围内优选可行航路点，从而实现最优化目标任务分配及航路获取。仿真结果表明，算法能够有效避开威胁，减少遗传算法规划整体航路的飞行距离，完成多任务空地武器多目标协同任务规划。

关键词： 空地武器;协同优化;任务分配;遗传算法;稀疏A*算法

中图分类号： TJ762.2   文献标识码： A   文章编号： 1673-5048（2021）02-0062-07

0 引  言

任务规划作为提高空地武器（如巡飞弹、无人机等）的自主飞行能力以及作战效能的关键技术，越来越受到国内外研究人员的青睐。复杂战场环境中，常需要采用多机协同行动对某个区域进行多个任务执行[1]，并且在多任务多空地武器协同任务规划中，飞行过程可能存在多个威胁，任务规划的目的是如何确保空地武器从起飞点到终止点规划出一条最优航路[2-3]，避开威胁并完成各攻击目标的最优化任务分配，主要涉及任务分配和航路规划两个方面的内容[4]。多任务协同目……