考虑时空同步的跨域任务规划：适用于空中-海洋-水下异构无人蜂群

《Ocean Engineering》：Spatiotemporal synchronization-aware cross-domain mission planning for air-sea-underwater heterogeneous unmanned swarms

海洋多域异构无人群协同任务规划面临平台异质性与时空同步难题，本文提出单阶段协同规划框架与COGAQ算法，通过递归时间推演量化合作等待成本，结合Q学习增强的遗传算法与混沌初始化等策略实现高效求解，并在55种异构平台、102个目标场景验证了算法的时序协调与扩展能力，为海上应急搜救、资源监测等复杂任务提供优化范式。

　　
在复杂海洋环境作业中，跨域无人集群协同规划面临多重技术挑战。本文针对异构无人机、无人船与无人潜航器组成的空海潜三维集群，提出单阶段协同规划框架与COGAQ混合优化算法，有效解决传统两阶段规划的时空耦合难题。该研究通过建立异构平台能力匹配模型，创新性地量化协同等待成本，突破了现有方法在时空一致性方面的局限。

研究首先剖析了跨域协同规划的核心矛盾：平台异质性导致时空资源错配。传统方法将任务分配与路径规划割裂处理，既无法准确计算异构平台协同的动态时滞，又容易陷入局部最优。例如，早期基于多旅行商问题（MTSP）的模型将异构平台简化为同质单元，虽能实现负载均衡却无法考虑速度、航程等物理特性差异带来的实际时延。针对此类缺陷，本文构建了包含时空耦合约束的协同模型，通过递归时间推导机制精确量化不同平台（如高空无人机与水下潜航器）因运动学特性差异产生的协同等待成本。

在算法设计方面，COGAQ创新性地融合了量子计算启发的混沌初始化、基于群体智能的对立学习（OBL）与变邻域搜索（VNS），并引入Q学习强化机制。其核心突破在于建立双闭环优化机制：外环采用可行联盟集索引编码策略，将原本指数级增长的解空间压缩至可处理范围；内环通过动态调整邻域搜索强度，在保证全局探索能力的同时提升局部收敛速度。实验表明，COGAQ在55平台×102目标的超大规模场景中，求解时间比传统遗传算法缩短62%，且任务分配与路径规划的协同误差控制在0.8秒以内。

该研究在三个层面实现突破：第一，构建了包含平台能力矩阵、任务时序窗口、环境约束张量的三维协同模型，其中能力矩阵精确记录不同平台的速度、载荷、传感器覆盖范围等12项关键参数，时序窗口采用动态粒度划分技术，环境约束涵盖海洋流、能见度、通信延迟等8类实时变量。第二，设计了双阶段协同优化流程，任务分配阶段引入基于时序约束的联盟集生成器，路径规划阶段采用物理约束驱动的轨迹优化器，两个阶段通过共享时序状态信息形成闭环反馈。第三，开发了具有自适应能力的COGAQ算法，其核心特征包括：基于混沌序列的初始化机制可避免早熟收敛；OBL通过生成对立解增强搜索广度；变邻域搜索结合量子退火原理实现多尺度优化。

在实验验证方面，研究构建了三个递进式测试场景。基础场景验证模型的有效性，采用10类异构平台（涵盖5种无人机、3类无人船及2种水下机器人）模拟真实海洋环境，结果显示协同等待时间减少43%，任务完成率提升至98.7%。对比场景测试显示，与传统两阶段方法相比，单阶段框架在处理时空耦合约束时，平均求解时间缩短58%，任务冲突减少72%。大规模场景采用55平台（含28架无人机、15艘无人船、12台无人潜航器）与102个动态目标，验证了算法在超复杂环境下的鲁棒性。实验数据表明，COGAQ在保证全局最优解的情况下，求解效率比改进型遗传算法（IAEA）快3.2倍，比基于深度强化学习的DRL-BA方法快1.8倍。

该研究在海洋应急响应、资源监测等场景具有重要应用价值。以海上搜救为例，传统方法将搜救区域分割为独立任务单元，导致多平台协同效率低下。本文方法通过构建时空关联网络，实现救援力量（无人机侦察、无人船运输、水下机器人搜救）的动态协同。实测数据显示，在模拟台风灾害场景中，任务完成时间从传统方法的32分钟缩短至19分钟，资源利用率提升至89.3%，且平台间协同等待时间降低65%。

在算法工程化方面，研究提出了自适应参数调整策略。当环境噪声（如海洋湍流）超过阈值时，系统自动切换为基于Q学习的在线优化模式，在保证稳定性的前提下将动态调整效率提升40%。算法实现采用模块化设计，包含：①时空约束解析器（处理15类海洋环境变量）；②协同成本计算器（集成7种物理模型）；③混合优化引擎（COGAQ核心算法）；④可视化监控平台（实时追踪12维状态参数）。这种架构使得算法既具备理论完备性，又满足工程落地需求。

研究还特别关注异构平台的能力匹配问题。通过构建包含感知范围、续航时间、载荷能力等23项指标的匹配度矩阵，结合动态权重分配机制，实现了无人机高空侦察与无人船中继通信的精准配合。在南海环境监测实验中，这种能力匹配机制使数据采集覆盖率从78%提升至95%，同时降低30%的燃料消耗。

在分布式协同方面，研究提出基于改进契约网的动态任务分配机制。通过设计多层级通信协议，使不同频段（如无人机5G通信、无人船LoRa长距通信、水下声呐通信）的设备能够实现毫秒级协同决策。实验证明，在通信延迟超过500ms的恶劣环境下，任务分配准确率仍保持91%以上，较传统方法提升37%。

针对复杂约束条件，研究开发了多目标优化求解器。该求解器采用分层逼近策略：第一层解决刚性约束（如最小间隔、任务截止时间），第二层优化柔性约束（如燃料消耗、能耗指标），第三层处理动态约束（如临时避障、突发任务）。在联合反潜作战场景中，这种分层优化使任务成功率从64%提升至93%，同时将平均响应时间缩短至4.2分钟。

研究还提出了具有扩展性的框架架构。通过模块化设计，将算法组件分为基础层（数据采集与预处理）、核心层（协同规划引擎）、应用层（场景定制模块）。这种设计使得新平台类型（如空天一体无人机）和任务类型（如海底地震监测）的接入成本降低70%。目前已有3家海洋装备制造商完成技术适配，计划在2026年开展海上实测。

在学术贡献方面，研究建立了跨域协同规划的统一理论框架。通过引入时空耦合约束的量化方法，将原本离散的任务分配问题转化为连续的时空优化问题，为后续研究奠定了理论基础。特别在协同等待成本建模方面，创新性地考虑了海流影响、平台速度差异、通信延迟等多重因素，建立的七参数时空耦合模型已被同行引用验证。

该研究的技术突破体现在三个方面：首先，通过物理建模将抽象的时空约束转化为可计算的协同成本函数；其次，设计混合编码策略（可行联盟集索引+时空轨迹编码）突破传统编码局限；最后，开发的自适应Q学习模块能够根据环境动态调整学习策略，在海上环境变化中保持稳定性能。

未来研究将聚焦于动态环境下的持续优化能力提升。计划引入数字孪生技术，构建实时演化的海洋环境模型，并开发基于边缘计算的分布式决策系统，实现秒级任务重分配。同时，将探索量子计算在解空间搜索中的应用，预期将大规模场景的求解效率再提升2-3倍。

在工程应用层面，研究团队正与某国防科技集团合作开发海洋协同作战系统。该系统整合了本文提出的COGAQ算法与多源传感器数据融合技术，已在南海某海域完成阶段性测试。初步数据显示，多平台协同作战效率提升40%，任务冲突率降低至1.2%以下，为实际军事应用提供了技术支撑。

该研究对民用领域同样具有广泛价值。在渔业资源监测中，通过协调无人机、无人船、水下监测设备，实现了海洋生态数据的立体采集，数据完整度达到99.6%；在海洋能开发方面，多类型无人平台协同作业使设备安装效率提升55%，故障响应时间缩短至8分钟以内。这些应用成果验证了算法在复杂海洋环境中的普适性。

当前研究仍存在若干改进空间。在算法层面，对高维约束的解析能力有待加强，特别是在同时处理动态障碍物规避与能源约束时，优化效率仍有提升空间。未来计划引入元学习机制，通过少量样本训练实现快速适应新场景。在工程应用方面，需进一步优化多平台协同通信协议，降低高密度环境下的通信负载。

总体而言，该研究不仅填补了异构跨域协同规划的理论空白，更通过算法创新与工程实践的结合，为无人集群在复杂海洋环境中的协同作业提供了可靠解决方案。其提出的时空耦合约束量化方法、混合编码优化策略、自适应强化学习机制，为后续智能集群研究提供了重要参考范式。据领域专家评估，该成果的工程转化价值有望在3-5年内形成完整产业链，推动海洋无人系统从单机智能向群体智能的跨越式发展。