基于改进型鲸鱼算法的UAV与USV网络资源分配系统及方法

本发明涉及uav与usv协同网络资源分配，具体地指一种基于改进型鲸鱼算法的uav与usv网络资源分配系统及方法。

背景技术：

1、近年来，无人艇(unmanned surface vehicle，usv)凭借其成本低、体积小、灵活度高、操作性强等技术优势，在环境监测、水上搜救、空间资源探测等方面取得了一系列标志性成果。当前内河usv集成了先进传感器通信系统、计算系统与传感器系统，具备一定的自主感知和智能决策能力，有望提升内河水域信息化程度，被广泛视为新一代航运系统的关键技术之一。然而，usv受限于有限的计算资源与电池容量，无法有效保障智能导航、路径规划等计算密集型任务往往难以满足服务质量(quality of service，qos)需求。此外，内河航运环境复杂，缺少电信基础设施，如何有效保障usv计算任务qos需求是亟待解决的问题。

2、在此背景下，数字孪生(digital twin，dt)驱动uav与usv网络的出现为解决这一技术难题提供了一种可行方案。无人机(unmanned ariel vehicle，uav)可以为usv提供灵活的数据卸载服务，dt可根据uav与usv的运行状态动态分配计算与通信资源。然而，现有资源分配方法普遍存在收敛性差、时间复杂度高等问题，不可避免地造成usv能耗开销高，计算资源浪费严重等问题。

3、因此，迫切需要提出一种基于数字孪生驱动的uav与usv网络资源分配方法，能够有效满足内河航运环境的特殊要求，即在满足计算资源与能耗约束的前提下，确保处理计算密集型任务qos；同时解决资源分配过程中存在的收敛缓慢、计算复杂度高、性能低下等问题。最终实现低复杂度、高效率的uav与usv网络资源分配机制。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于改进型鲸鱼算法的uav与usv网络资源分配系统及方法，本发明通过数据孪生驱动的usv与uav协同网络，根据uav与usv的运行状态动态分配计算与通信资源，并利用改进的鲸鱼算法解决现有资源分配方法中可行解性能较差、收敛性差、时间复杂度高的问题，以获得低复杂度的基于改进型鲸鱼优化算法的uav与usv网络资源分配方法。

2、为实现此目的，本发明所设计的一种基于改进型鲸鱼算法的uav与usv网络资源分配系统，包括：

3、约束条件构造模块用于以usv与uav之间的关联系数、uav向uav提供服务的服务时长与usv的处理器计算频率为约束条件；

4、优化问题构造模块用于构造最小化usv任务处理能耗与最大化usv数据处理量的优化问题；

5、资源分配模块用于在鲸鱼算法中通过定义辅助变量优化编码以及添加交叉变异操作，获得改进型鲸鱼算法，利用改进型鲸鱼算法对所述优化问题进行迭代求解得到全局最佳鲸鱼个体位置，根据全局最佳鲸鱼个体位置进行uav与usv网络之间的资源分配；

6、其中，鲸鱼个体位置表示优化问题的一个可行解。

7、本发明的有益效果在于：

8、1)本发明通过将传统鲸鱼优化算法与新型编码方式、交叉变异操作相融合，对uav与usv网络资源进行分配，在满足usv计算密集型任务qos要求的同时有效降低了算法复杂度，提升了运行效率，此外本发明可有效降低uav与usv能耗，延长服务时长。

9、2)本发明提出改进型鲸鱼优化算法编码机制，将传统的编码为矩阵的方式转换为辅助变量的形式，避免了矩阵中复杂的0-1约束，提高了搜索效率，传统的启发式算法如遗传算法在处理高维且有复杂约束的问题时，搜索空间非常大，寻解过程容易陷入局部最优。通过转换为辅助变量的形式，可以有效减少搜索空间，保障算法可以更快收敛到全局最优解或高质量近似解。

10、3)本发明针对传统鲸鱼优化算法对非连续变量优化问题收敛性差的问题，提出一种融合交叉编译操作新型约束分析与交叉变异操作，在训练过程中引入随机性和多样性，增强了鲸鱼优化算法的搜索能力，并有效避免了算法过早收敛到局部最优解，提升了全局搜索能力。

技术特征：

1.一种基于改进型鲸鱼算法的uav与usv网络资源分配系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于改进型鲸鱼算法的uav与usv网络资源分配系统，其特征在于：在鲸鱼算法中通过定义辅助变量优化编码以及添加交叉变异操作，获得改进型鲸鱼算法的具体方法为：将由usv与uav之间的关联系数构成关联系数矩阵，将关联系数矩阵中元素的编码方式转换成为usv提供服务的uav编号组成的辅助变量；并利用交叉变异操作方法，随机选择鲸鱼个体位置进行交叉变异操作。

3.根据权利要求1所述的基于改进型鲸鱼算法的uav与usv网络资源分配系统，其特征在于，约束条件构造模块和优化问题构造模块中，以usv与uav之间的关联系数，uav向uav提供服务的服务时长与usv的处理器计算频率为约束，构造方法为：

4.根据权利要求1所述的基于改进型鲸鱼算法的uav与usv网络资源分配系统，其特征在于，资源分配模块中，改进型鲸鱼优化算法编码的方法为：建立关联系数矩阵a与辅助变量θ的转换关系，将关联系数矩阵a转换成为每一个usv提供服务的uav编号组合形成辅助变量θ，其中，θm表示为第m个usv提供服务的uav编号并且是取值范围为[1,n]的整数，关联系数矩阵a是由变量αm,n组成的m×n矩阵；

5.根据权利要求1所述的基于改进型鲸鱼算法的uav与usv网络资源分配系统，其特征在于，利用改进型鲸鱼算法对所述优化问题进行迭代求解得到当前迭代最佳鲸鱼个体位置的具体方法为：

6.根据权利要求5所述的基于改进型鲸鱼算法的uav与usv网络资源分配系统，其特征在于，利用改进型鲸鱼算法对所述优化问题进行求解得到全局最佳鲸鱼个体位置的具体方法为：

7.根据权利要求6所述的基于改进型鲸鱼算法的uav与usv网络资源分配系统，其特征在于，改进型鲸鱼算法中，增加的交叉变异操作为：

8.根据权利要求7所述的基于改进型鲸鱼算法的uav与usv网络资源分配系统，其特征在于，资源分配模块中，分析鲸鱼个体对应usv资源分配方案违反约束情况，对不符合约束条件优化问题的鲸鱼个体位置进行修复的方法为：

9.一种基于改进型鲸鱼算法的uav与usv网络资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求9中所述方法的步骤。

技术总结
本发明公开了基于改进型鲸鱼算法的UAV与USV网络资源分配系统及方法，约束条件构造模块用于以USV与UAV之间的关联系数、UAV向UAV提供服务的服务时长与USV的处理器计算频率为约束条件；优化问题构造模块用于构造最小化USV任务处理能耗与最大化USV数据处理量的优化问题；资源分配模块用于利用改进型鲸鱼算法对优化问题进行迭代求解得到UAV与USV网络之间的资源分配。本发明将传统鲸鱼优化算法与新型编码方式、交叉变异操作相融合，解决了现有资源分配中可行解性能较差、收敛性差、时间复杂度高的问题，来满足密集型任务时QoS需求。

技术研发人员：廖杨喆,宋沅谚,张可,阳俊
受保护的技术使用者：武汉理工大学
技术研发日：
技术公布日：2025/4/14