多目标集群控制模型

参数可调适应多场景

将多规则系统与虚拟物理定律控制模型结合，通过改进的强度帕累托进化算法实现多目标参数整定，为无人机集群在不同复杂工作场景下提供适应性更强的控制方案。

王原 · 邢立宁 · Wang, Junde · Tao, Xie · 陈立栋

Complex System Modeling and Simulation 2024

技术优势

一套模型适用多场景

通过可调参数和多目标优化，同一个控制模型能够针对不同任务目标自动调整，免去为每个场景单独开发控制器的重复工作。

兼顾多个相互冲突的目标

采用改进的强度帕累托进化算法（ISPEA2）进行多目标参数整定，能够同时处理多个可能相互冲突的性能指标，而非牺牲一个成全另一个。

应用场景

• 无人机集群控制：在仿真或真实任务中直接集成该模型，省去针对不同场景重新设计控制律的工作。
• 群体机器人协同：用统一的多目标参数框架协调群体行为，避免在合作指标之间反复权衡。
• 多机器人任务规划：根据任务目标自动调参，生成适配不同规划的群体控制策略，减少手工试错。
• 复杂环境自主导航：利用模型的可调参数适应受限环境中的导航约束，提升自主导航的适应性。