为提高无人机蜂群执行任务的效率,提高无人机蜂群与敌方对抗时获胜的概率,引入多种群机制和帕累托分配理论对多目标灰狼优化算法进行改进,使用改进后的灰狼优化(IMOGWO)算法进行无人机蜂群任务分配。仿真验证结果表明,IMOGWO算法具有更高的有效性、充分性和收敛性,获取最佳任务分配方案的用时更少,任务分配方案更优,优化后的算法基本满足无人机蜂群的任务分配要求。

任务分配问题是多无人机协同控制的关键技术之一。在深入分析多无人机任务分配问题特点的基础上，对现有模型进行了扩展，建立了多无人机协同任务分配的混合整数线性规划（MILP）模型。对现有粒子群算法进行了改进，提出一种具有较强全局搜索能力的多子群多阶段粒子群算法，开展了粒子群算法在多无人机协同任务分配问题中的应用研究，主要针对粒子群算法的编码策略、约束处理、算子选取、参数设置等方面进行相应的调整和改进。最后对算法进行了仿真，仿真结果表明了该方法的有效性。

多机器人系统能可靠地完成单机器人无法完成的高效性作业,已成为构建智能产线的研究热点。从多机器人的机构优化布局方法和多机器人任务分配技术方面综述了多机器人系统的研究现状,并对该技术领域的发展趋势进行了分析和展望,指明了未来工作的研究方向。