【无人机追踪】基于资源福利任务分配算法的无人机集群任务分配算法，完成目标攻击任务的基础上，无人机的资源利用率最大化 + 资源损耗的公平性最优附Matlab代码2
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 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
figure(1);
box on;
axis([-1500 1500 -1500 1500]);
set(gca,'xtick',-1500:500:1500);
set(gca,'ytick',-1500:500:1500);
hold on;
plot([-1000,1000],[-1000,-1000],'--k');
hold on;
plot([-1000,1000],[1000,1000],'--k');
hold on;
plot([-1000,-1000],[-1000,1000],'--k');
hold on;
plot([1000,1000],[-1000,1000],'--k');
% set(gca,'xtick',-2000:500:2000);
% set(gca,'ytick',-2000:500:2000);
🔗 参考文献
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
🌈 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