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🔥 内容介绍

一、引言：集群攻击场景下的任务分配核心痛点与解决方案

1.1 无人机集群目标攻击的核心需求

在军事打击、反恐行动等场景中，无人机集群需完成多目标攻击任务，核心需求可概括为 “三维约束 + 双优化”：

• 任务约束：按目标优先级完成攻击（如高价值目标优先摧毁），满足攻击阈值（如单目标需≥2 架无人机协同打击）；

• 资源约束：无人机资源有限（续航、弹药、载荷），需避免资源闲置或过度消耗；

• 优化目标 1：资源利用率最大化（有效资源投入 / 总可用资源，越高越好）；

• 优化目标 2：资源损耗公平性最优（各无人机损耗差异最小，避免 “部分无人机耗尽资源，部分闲置”）。

1.2 传统任务分配算法的不足与资源福利算法的优势

传统集群任务分配算法（如匈牙利算法、贪心算法、基本拍卖算法）存在明显局限：

• 匈牙利算法：仅适配 “一对一” 分配，无法满足多无人机协同攻击多目标的 “多对多” 场景；

• 贪心算法：优先分配高优先级任务，但易陷入局部最优，导致资源利用率低（如闲置无人机）或损耗失衡；

• 基本拍卖算法：未考虑无人机资源差异，公平性差（高性能无人机过度承担任务，损耗过大）。

而资源福利任务分配算法（Resource Welfare Task Allocation, RWTA）的核心优势的是：

• 多目标协同优化：同时兼顾 “任务完成率、资源利用率、损耗公平性”，而非单一目标；

• 资源福利导向：定义 “个体福利 = 任务收益 - 资源损耗”，既保证集群整体福利最大化，又约束个体福利差异（公平性）；

• 适配集群协同：支持 “多对多” 分配（多无人机攻击单目标、单无人机参与多目标攻击）；

• 动态适配性：可调整权重适配不同场景（如战时优先任务完成率，和平演练优先公平性）。

1.3 本文核心价值与内容导航

• 定位：资源福利导向的集群任务分配实战，聚焦 “目标攻击 + 双优化” 核心场景；

• 优势：多约束建模（任务优先级、攻击阈值、资源限制）、双目标优化、代码可复现、量化对比验证；

• 内容导航：问题建模→算法原理→实战实现→性能验证→进阶扩展，全程聚焦工程落地。

二、理论基石：资源福利算法如何实现 “任务 + 利用率 + 公平性” 三重目标？

2.1 核心概念与数学建模

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

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🔗 参考文献

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🌈 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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

🌈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

🌈 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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

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、水声通信、通信上传下载分配

🌈 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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP