4]智能體搭載不同的設(shè)備會(huì)具備不同程度的偵察能力，該里假定智能體搭載了電子 信號(hào)偵察設(shè)備，合成孔徑雷達(dá)（SAR)，CCD相機(jī)=種負(fù)載設(shè)備。
[0095] 電子偵察設(shè)備可W對(duì)電磁波進(jìn)行捕獲、識(shí)別，在遠(yuǎn)距離、大范圍內(nèi)對(duì)電磁目標(biāo)進(jìn)行 定位，并具有一定的電磁戰(zhàn)能力（實(shí)施電子干擾和電子防御）和機(jī)載警戒功能，但定位精度 不高；SAR既能對(duì)固定目標(biāo)進(jìn)行定位成像，也能對(duì)運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤和定位；CCD相 機(jī)能夠?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤、定位和高分辨率成像，但是作用距離十分有限。=項(xiàng)偵察設(shè) 備的參數(shù)如表4所示。
[0096] 表4各偵察載荷設(shè)備的參數(shù)
[0097]
[009引將表4中的設(shè)備參數(shù)轉(zhuǎn)化為精確數(shù)值的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)如表5所示
[0099] 表5各偵察載荷的偵察能力的數(shù)值表示
[0100]
[0102] 為了計(jì)算作用距離，最大捜索總方位角等因素對(duì)設(shè)備能力的影響程度，通過(guò)層次 分析法（AH巧來(lái)進(jìn)行計(jì)算。首先按照層次分析法（AH巧對(duì)六個(gè)因素做對(duì)比較矩陣，如表6 所示
[0103] 表6影響因素對(duì)比較表
[0104]
[0105] 通過(guò)對(duì)上表構(gòu)成的對(duì)比較矩陣特征值的計(jì)算，可W得到最大特征值A(chǔ)m。,= 6. 5576,則可得
[0106] CI= 0. 111 (12)
[0107] CR= 0. 0895 < 0. 01 (13)
[010引將特征值A(chǔ)6. 5576對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行歸一化處理后，得到向量
[0109] A = [0. 1073,0. 2157,0. 4327,0. 1105,0. 0699,0. 0699]t (14)
[0110] 將向量A與表5的矩陣相乘，可W得到S項(xiàng)設(shè)備對(duì)偵察能力的貢獻(xiàn)度Ui= 0.5589、 U2= 0.3857、U3= 0.9081 ;歸一化處理后，得Ui= 0.3、U2= 0.2、U3= 0.5。
[0111] 在現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中，SAR和電子偵察設(shè)備會(huì)受到敵方信號(hào)的干擾，設(shè)干擾系數(shù)為 P印哺P柳，則面向偵察任務(wù)的智能體協(xié)同偵察能力為
[0112]Pd=U1XP sar+U2XP 加+叫(15)
[0113] 如圖2所示，面向打擊任務(wù)時(shí)，智能體與打擊目標(biāo)之間的距離會(huì)對(duì)智能體的偵察 能力產(chǎn)生一定的影響，偵察設(shè)備發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的概率與距離呈指數(shù)衰減形式，設(shè)為e
[0114] 該里規(guī)定一個(gè)"標(biāo)準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)距離"，=種負(fù)載設(shè)備中，電子信號(hào)偵察設(shè)備的最大發(fā)現(xiàn) 距離為E。，則距離目標(biāo)D處的發(fā)現(xiàn)概率為€；2^二;合成孔徑雷達(dá)SAR的最大發(fā)現(xiàn)距 離為S。，則距離目標(biāo)D處的發(fā)現(xiàn)概率為;CCD相機(jī)最大發(fā)現(xiàn)距離為C。，則距 離目標(biāo)D處的發(fā)現(xiàn)概率為公為=￡?(-化。
[0115] 則智能體面向打擊任務(wù)的協(xié)同偵察能力為
[0116]
[0117] 步驟四：面向偵察、打擊任務(wù)的智能體打擊協(xié)同能力的計(jì)算
[0118] 智能體的協(xié)同打擊能力也與任務(wù)的不同的有著緊密的聯(lián)系，如圖1、圖2所示，影 響智能體打擊能力的因素有很多，如最大火力，彈藥容量，目標(biāo)距離，首發(fā)命中率等。
[0119] 面向偵察任務(wù)時(shí)，沒(méi)有目標(biāo)位置因素影響，可構(gòu)造智能體的協(xié)同打擊能力如下式 所示
[0120]
(17)
[0121]式中Fm"為作戰(zhàn)系統(tǒng)中火力最強(qiáng)的智能體表現(xiàn)出的火力值，即為系統(tǒng)中單體智能 體火力的絕對(duì)最大火力，W此為基準(zhǔn)對(duì)任一智能體做火力歸一化處理，fmax為當(dāng)前智能體最 大的火力值，fwt為彈藥容量，彈藥容量直接關(guān)系到智能體的打擊能力，0為首發(fā)命中率。
[0122] 當(dāng)面向打擊任務(wù)時(shí)，智能體的打擊能力需考慮目標(biāo)與智能體的距離，距離處于智 能體射程的位置直接關(guān)系到智能體的打擊能力，加入距離信息后有
[0126] 式中，D二UX為導(dǎo)彈最大攻擊距離之為導(dǎo)彈不可逃逸區(qū)最大距離。
[0127] 步驟五：面向偵察、打擊任務(wù)的智能體協(xié)同機(jī)動(dòng)能力的計(jì)算（與任務(wù)無(wú)關(guān)）
[0128] 在機(jī)動(dòng)過(guò)程中用到的環(huán)境數(shù)據(jù)主要有高程（間接表現(xiàn)為地形坡度對(duì)機(jī)動(dòng)的影 響），通行性因素等。基于W上因素，建協(xié)同機(jī)動(dòng)能力數(shù)學(xué)模型，如下式所示。
[0129]
(20)
[0130] 其中，Vmay為作戰(zhàn)系統(tǒng)內(nèi)的所有智能體單體的最大速度值，為當(dāng)前智能體的最 大速度，a為坡度對(duì)速度的影響系數(shù)，0為通行性因素。
[0131] 用a來(lái)描述坡度對(duì)速度的影響，坡度范圍在[0, 30°]，坡度對(duì)速度的影響在 [0, 1]范圍內(nèi)，可W利用線性插值的方法來(lái)取某一個(gè)坡度對(duì)速度的影響，如下式所示
[0132]
[0133] 式中丫為當(dāng)前坡度的正切值。
[0134] 選取0為通行性影響因子，在不同的路況下對(duì)速度的影響程度不同，通行性級(jí)別 和向相應(yīng)的量化0的對(duì)應(yīng)關(guān)系如表7所示。
[0135] 表7通行性級(jí)別與通行性因子間的對(duì)應(yīng)關(guān)系
[0136]
陽(yáng)I37] 步驟六:面向偵察、占擊任i的智能體4同能量能占的計(jì)算
[013引智能體油耗和設(shè)備的電量直接關(guān)系到智能體的續(xù)航能力，也是智能體能力需要考 慮的一個(gè)方面。智能體能量方面的能力也是隨著任務(wù)的不同，而有不同的度量方式。
[0139] 面向偵察任務(wù)時(shí)，智能體能量的數(shù)學(xué)模型如下式所示。
[0140]
(23)
[0141] 式中，Ilf。為智能體剩余油量可W行駛的路程，Lmax為作戰(zhàn)系統(tǒng)中所有智能體單體 能行駛的最大路程。e^t為智能體剩余電量值，6。"為智能體電子設(shè)備滿電量值。
[0142] 面向打擊任務(wù)時(shí)，智能體需要考慮與目標(biāo)的距離因素，模型變換如下式所示
[0143]
(24)
[0144] 該時(shí)候，智能體協(xié)同能力是關(guān)于剩余油耗的增函數(shù)，是關(guān)于距離d的減函數(shù)。
[0145] 步驟^；：;面向偵察、打擊任務(wù)的智能體任務(wù)匹配值的計(jì)算
[0146] 此時(shí)有偵察任務(wù)向量Wd= [0. 13, 0. 43, 0. 11，0. 16, 0. 17] T，有打擊任務(wù)向 量胖。=[0. 13, 0. 43, 0. 11，0. 16, 0. 17] T，智能體面向偵察任務(wù)的協(xié)同能力向量為 戶= 魯，f，氣]，面向打擊任務(wù)的協(xié)同能力向量為P' =[PwPd'，Pa'，Pm，Pe']。
[0147] 則該智能體i對(duì)偵察任務(wù)和打擊任務(wù)的匹配值分別為ti=PXWd和t/ =P'XW。。
[0148] 步驟八：面向任務(wù)的聯(lián)盟形成；根據(jù)任務(wù)需求，依據(jù)步驟走中計(jì)算出的匹配值，從 高到低依次選取匹配值大的智能體直到所有智能體的匹配值之和滿足任務(wù)需求；
[0149]
[0150] 綜上，W上僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在 本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù) 范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種面向任務(wù)的協(xié)同多智能體聯(lián)盟形成方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟一：建立任務(wù)特征向量：確定需要執(zhí)行的任務(wù)，以智能體的多個(gè)能力項(xiàng)作為所述 任務(wù)特征向量的基，依據(jù)需要執(zhí)行的任務(wù)的側(cè)重點(diǎn)，設(shè)定各能力項(xiàng)的權(quán)值，建立各能力項(xiàng)的 權(quán)值對(duì)比較表，利用層次分析法AHP構(gòu)建任務(wù)特征向量； 步驟二：建立能力特征向量：結(jié)合需要執(zhí)行的任務(wù)，建立各能力項(xiàng)的影響因素模型，并 通過(guò)層次