基于类脑决策模型的多无人机任务分配

来源：计算机测量与控制杂志2025年第3期北京时间：

作者：杨明,刘蓉,王佑,闫俊辰

单位：南京航空航天大学自动化学院

摘要：针对多无人机同时执行多个任务的执行时序不同和无人机任务完成效果以及无人机能耗效率低等问题，建立经验判断-任务预分配-任务重分配-在线决策的类脑决策模型，提出一种基于类脑决策模型的多无人机任务分配算法。融合调度改进组合聚类算法和混合强化学习等策略，将任务分配分为预分配和重分配两个阶段，生成决策网络和评价体系，并引入孤立点离散化策略进行在线决策，旨在解决孤立点的影响，减少状态空间和动作空间的复杂性，提高多无人机系统的分配效率。最后对算法进行了实验验证。

关键词：任务分配，类脑决策模型，聚类算法，强化学习，离散化策略

基金资助：JWK创新项目（19-163-15-ZT-008 -002-06）；江苏省重点研发计划（BE2022068-4）；LZ十四五预研项目（LZY202303052）