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⛄一、多无人机动态任务分配简介

蒙特卡洛算法可以用于无人机任务分配的优化。在无人机任务分配中，我们需要将多个任务分配给多台无人机，以实现最优的任务执行效果。

蒙特卡洛算法是一种随机模拟方法，通过重复随机抽样来估计问题的解。在无人机任务分配中，可以使用蒙特卡洛算法来模拟不同的任务分配方案，并评估每种方案的效果。

具体来说，可以按照以下步骤应用蒙特卡洛算法进行无人机任务分配：

1、定义问题：明确任务和无人机的约束条件，例如任务数量、无人机数量、任务属性等。 2、随机生成初始解：随机分配任务给无人机，得到一个初始的分配方案。 3、评估方案：根据预先设定的评估指标，对每个无人机的任务执行情况进行评估，例如任务完成时间、能源消耗等。 4、生成新解：利用某种策略，例如随机交换两个任务的分配或者随机重新分配所有任务，生成新的分配方案。 5、评估新解：对新生成的分配方案进行评估。 6、更新当前解：根据一定的概率规则，确定是否接受新解作为当前解。如果新解优于当前解，直接接受；如果新解劣于当前解，以一定概率接受。 7、重复步骤4-6，直到达到停止准则（例如迭代次数达到上限或者运行时间超过限制）。 8、输出最优解：根据蒙特卡洛模拟的结果，输出最优的任务分配方案。

需要注意的是，蒙特卡洛算法是一种启发式方法，不能保证找到全局最优解。因此，在实际应用中，可以进行多次独立的蒙特卡洛模拟，并从中选取最优的任务分配方案。此外，还可以结合其他优化方法进行进一步改进，以提高任务分配的效果。

⛄二、部分源代码

clc close all clear all disp(‘无人机优化模型’) %参数准备 %区域用户位置 d1=100; %区域A长度 d2=80; %区域A长度 N=30;%用户个数 C=6;%天线个数 bc=1;%电池损耗/每个内容—假设容量相等 电池消耗相同 Bm=[10 10 10];%无人机容量 %索引位置tuple={content k,UAV m，location q} height=10; h_max=20; delta_d=0.5;%location interval n1=3;%无人机个数 %discrete the location %用户位置 %discrete the location d1a=0:delta_d:d1; d2a=0:delta_d:d2; %离散位置 index=[]; for i=1:1:length(d1a) for j=1:1:length(d2a) index=[index;[d1a(i),d2a(j)]]; end end num_index=size(index,1);%number of location %新增人群位置计算 %新增人群不可能出现位置 d1a1=[5,d1-5]; d2a1=[5,d2-5]; [len,~]=find((index(:,1)>=d1a1(1) & index(:,1)<=d1a1(2)) & (index(:,2)>=d2a1(1) & index(:,2)<=d2a1(2))); id_new=setdiff(1:1:size(index,1),len’); %新增用户编号 new_candi=index(id_new’;%新增人群位置 %随机生成用户 user_index=randperm(num_index,N); user_location=[]; for i=1:1:length(user_index) user_location=[user_location;index(user_index(i)];%%N2 end %仿真时间T T=5;%仿真时间T v=1;%用户行走速度 delta_p=2;%单位时间变化人数 theta_max=2pi;%用户随机行走方向 best_uav=cell(1,T); best_task=zeros(1,T); [x_ind,task]=one_step(user_location,height,h_max,C,N,n1,bc,Bm); %主程序 best_uav{1,1}=x_ind; best_task(1,1)=task; old_ind=x_ind;%设置就得无人机位置 for t=2:1:T %更新用户 new_user_location=[]; %考虑原始用户行走 for i=1:1:size(user_location,1) user_location(i,1)=user_location(i,1)+vcos(random(‘unif’,0,theta_max)); user_location(i,2)=user_location(i,2)+vsin(random(‘unif’,0,theta_max)); %边界更新，如果超出边界 则认为用户离开 if (user_location(i,1)>d1) | (user_location(i,1)<0) | (user_location(i,2)<0)|(user_location(i,2)>d2) continue;%用户离开不管 else new_user_location=[new_user_location;user_location(i,:)]; %用户没离开保留 end end %当前时刻新来客户 num_new=random(‘poiss’,delta_p); if num_new==0 new_user_location=new_user_location; else new_id=randperm(length(id_new),num_new); new_coming=new_candi(new_id’; new_user_location=[new_user_location; new_coming]; end %用户个数更新 N=size(new_user_location,1); %计算当前无人机位置 [x_ind,task]=one_step(new_user_location,height,h_max,C,N,n1,bc,Bm); %主程序 %无人机位置分配–中心服务器向无人机分配无人机更新位置 x_ind=allot_uav(x_ind,old_ind); best_uav{1,t}=x_ind; best_task(1,t)=task; %我下一时刻用户位置更新 user_location=new_user_location;%上一时刻用户位置 old_ind=x_ind; if mod(t,20)==0 figure, plot(user_location(:,1),user_location(:,2),‘r*’) xlabel(‘x’) ylabel(‘y’) title(num2str(t)) end end figure,plot(1:1:T,best_task,‘->’) xlabel(‘T/(min)’) ylabel(‘Task/(n)’) grid on ylim([0 40]) Q1=[];Q2=[];Q3=[]; for i=1:1:T Q1=[Q1,(best_uav{1,i}(1,:))‘]; Q2=[Q2,(best_uav{1,i}(2,:))’]; Q3=[Q3,(best_uav{1,i}(3,:))']; end figure, plot3(Q1(1,:),Q1(2,:),Q1(3,:),‘r->’) hold on plot3(Q2(1,:),Q2(2,:),Q2(3,:),‘b->’) hold on plot3(Q3(1,:),Q3(2,:),Q3(3,:),‘c->’) xlabel(‘x’) ylabel(‘y’) zlabel(‘height’) grid on legend(‘UAV-1’,‘UAV-2’,‘UAV-3’) title(‘the location of UAV’)

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本 2014a

2 参考文献 [1]柳寅,马良.分布式卫星系统递归式任务分配机制研究[J].计算机应用研究. 2013,30(09)

3 备注 简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

 仿真咨询 1 各类智能优化算法改进及应用 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面 卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面 旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

参考文章

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