无人机任务分配传统算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）

实战环境下，无人机所获得的信息通常具有不确定性，针对不确定环境下的多无人机任务分配问题，提出了一种决策方法。分析无人机任务规划中各指标的不确定性，采用主观赋值和客观赋值相结合的方法，确定指标的综合权重，将离散粒子群优化算法和区间数排序方法相结合，给出区间形式不确定信息的无人机任务分配方法。仿真实验结果表明了该方法的可行性和有效性。该决策方法不仅能解决确定信息情况下的无人机任务分配问题，而且能解决区间数不确定信息情况下的无人机任务分配问题。

分支定界法（branch and bound）是一种求解整数规划问题的最常用算法。这种方法不但可以求解纯整数规划，还可以求解混合整数规划问题。分支定界法是一种搜索与迭代的方法，选择不同的分支变量和子问题进行分支。对于两个变量的整数规划问题，使用网格的方法有时更为简单。 [1] 通常，把全部可行解空间反复地分割为越来越小的子集，称为分支；并且对每个子集内的解集计算一个目标下界（对于最小值问题），这称为定界。在每次分枝后，凡是界限超出已知可行解集目标值的那些子集不再进一步分枝，这样，许多子集可不予考虑，这称剪枝。这就是分枝定界法的主要思路。

课设项目，助力大家好好学习，卷的出彩，采用标准的MVC设计模式设计开的的javaweb入门级别的项目，前端使用JSP+CSS+JS，没有使用复杂的框架，因为我不会啊，部分功能待完善，内附数据流图。大家加油哦！

负载均衡调度问题：假设有N个任务，需要负载均衡器分配给M个服务器节点去处理。每个任务的任务长度、每台服务器节点（下面简称“节点”）的处理速度已知，请给出一种任务分配方式，使得所有任务的总处理时间最短。CreateData文件

这是研究生研一的分布式课程中的一节，讲解的是关于任务分配和负载平衡的内容。

郑习羽，徐梓毓，王京华． 基于聚类分组的异构多机器人任务分配算法研究［J］. 航空兵器，2022, 29 ( 4 ) : 100 -109

5S抓阄工具（适用于抓阄、抽奖、随机任务分配） 2011年的作品了，当年业余时间自学C#做的系统，界面不怎样，但比较实用。 领导再也不用担心我抓阄作弊了~

车间作业调度问题（JSP）是一类满足任务配置和顺序约束要求的资源分配问题，是最难的组合优化问题之一。下面的MATLAB源代码可用于求解标准JSP问题

任务分配是多无人作战飞机(UCAV) 协同控制的基础. 对此, 分析了影响任务分配的关键战技指标, 建立了
针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型. 应用连续粒子群算法对问题进行求解, 建立了粒子与实际问题间的映
射, 通过位置饱和策略构造粒子的搜索空间, 采用自适应惯性权重提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力. 考虑
到单机的任务载荷限制, 引入了买卖合同机制以实现多机任务协调. 仿真结果表明, 所提出模型和算法可以较好地解
决多UCAV协同任务分配问题.