基于合同网协议的多无人机任务分配算法：Matlab实现与时间窗口优先级约束优化

1. 项目概述：当无人机集群遇上“拍卖会”

最近在做一个挺有意思的项目，核心是解决多架无人机怎么“聪明地”去分活儿。想象一下，你手头有十架无人机，要派它们去二十个不同的地点执行任务，比如巡检、拍照或者投递。这些任务可不是随到随做的，有的必须在上午10点到11点之间完成（时间窗口），有的任务优先级高，必须优先处理。更复杂的是，无人机之间还得协调，避免撞车或者资源浪费。这听起来是不是像个调度难题？没错，这就是典型的多智能体任务分配问题。

我这次采用的解决方案，核心是一种叫做“合同网协议”的分布式算法。你可以把它理解成一场在无人机集群内部举行的“微型拍卖会”。每架无人机都是一个独立的“投标人”，而待分配的任务就是“拍卖品”。当一个新的任务出现，或者有无人机完成了当前任务，它就会向集群广播一个“招标公告”。其他无人机根据自己当前的位置、电量、任务队列，计算出一个“投标价”（通常是完成这个任务的预估成本，比如飞行距离、时间消耗），然后回复给招标方。招标的无人机就像拍卖师，它会评估所有投标，选择那个“出价”最合适的无人机，和它“签订合同”，把这个任务正式分配给它。

这种方法最大的好处是分布式和自适应。不需要一个高高在上的中央大脑来指挥一切，每架无人机自己就能做决策。当有无人机故障，或者突然插入紧急任务时，整个系统能快速响应，重新协商分配，非常灵活。我用Matlab来实现这个逻辑，主要是因为它的矩阵运算和仿真环境特别适合做这种算法验证和快速原型开发。整个项目不仅实现了基本的合同网协议，还重点攻克了“时间窗口”和“优先级”这两个在实际应用中绕不开的硬约束，最后还能对分配结果进行动态跟踪和可视化。下面，我就把这个从理论到代码实现的完整过程，以及踩过的坑和心得，详细拆解一遍。

2. 核心问题拆解与建模思路

在动手写代码之前，必须把问题定义清楚。我们这个“多无人机具有时间窗口和优先级约束任务分配及跟踪问题”，可以拆解成以下几个核心部分：

2.1 约束条件到底是什么？

1. 时间窗口约束：这不是说任务必须在某个时间点完成，而是它有一个允许执行的“时间段”。例如，任务A必须在[t_start_A, t_end_A]这个区间内开始执行。如果无人机到达任务点的时间早于t_start_A，它需要等待；如果到达时间晚于t_end_A，则任务失败。这模拟了现实中的很多场景，比如光照条件最佳的巡检时段、客户指定的送货时间范围等。
2. 优先级约束：任务有高低之分。高优先级任务必须优先于低优先级任务被分配和执行。在算法中，这不能简单理解为“先分配高优先级任务”，因为还要考虑无人机的位置、时间窗口等因素。我们需要一个机制，在投标和评标时，让优先级因素能够压倒性地影响决策。
3. 无人机能力约束：每架无人机有最大航程、最大负载、续航时间。它不能同时执行两个任务（单任务机假设），必须完成一个才能开始下一个。
4. 冲突避免：虽然本项目主要聚焦任务分配，但跟踪问题隐含着对路径的考虑，需要确保无人机在执行任务的路径上不会发生时空冲突。

2.2 为什么选择合同网协议？

面对多智能体任务分配，主流方法有集中式和分布式。集中式比如整数规划，把所有无人机和任务信息汇总到一个中心服务器求解，优点是能获得全局最优解，但计算量大，通信负担重，且中心节点是单点故障。分布式方法，如合同网协议、拍卖算法，每个智能体只处理局部信息，通过通信协商达成一致。

选择CNP的理由很充分：

• 鲁棒性强：没有单点故障，任何一架无人机失效，其余无人机可以接管其任务或重新协商。
• 可扩展性好：增加无人机或任务，不需要改变核心算法架构，只需加入新的通信节点。
• 适应动态环境：新任务随时发布，无人机状态（如电量）实时变化，CNP能通过持续的招标-投标-中标流程快速响应。
• 天然契合问题：招标、投标、中标的过程，非常方便融入对时间窗口和优先级的考量。投标价的计算函数就是融入这些约束的核心载体。

2.3 数学模型与关键参数

我们需要用数学语言描述问题。假设有N_u架无人机和N_t个任务。

• 无人机i的状态：可以用一个向量表示，U_i = [x_i, y_i, v_i, E_remain_i, status_i]， 分别代表位置坐标、巡航速度、剩余电量、状态（空闲、 traveling、 executing）。
• 任务j的属性：T_j = [x_j, y_j, d_j, p_j, [t_start_j, t_end_j]]， 分别代表任务位置、执行耗时（例如拍照需要稳定悬停10秒）、优先级p_j（数值越高越优先）、时间窗口。
• 决策变量：本质上是一个分配矩阵X，X_{ij}=1表示任务j分配给无人机i，否则为0。
• 目标函数：通常是最小化总成本，比如所有无人机完成所分配任务的总飞行距离或总时间。在CNP中，这个总成本最小化是通过每架无人机在投标时局部优化自己的任务序列来实现的。

投标价计算：这是CNP算法的灵魂。当无人机i收到任务j的招标时，它需要计算一个投标价bid_{ij}。这个价格不是随便报的，它必须反映无人机i去执行任务j的“代价”。一个典型的计算方式如下：bid_{ij} = C_travel(i, j) + C_wait(i, j) + C_priority(j)其中：

• C_travel：从无人机当前位置（或当前任务结束位置）飞到任务j位置的代价，与距离成正比。
• C_wait：如果无人机到达任务点的时间早于t_start_j，产生的等待代价。等待可能浪费时间和电量。
• C_priority：基于任务优先级的惩罚项。对于低优先级任务，可以增加一个基础惩罚，使得高优先级任务在价格上更具竞争力。一个技巧是使用-alpha * p_j，其中alpha是一个大的正系数，这样优先级p_j越高，投标价反而越低，更容易中标。

招标方（通常是任务发布者或空闲无人机）会收集所有投标，选择bid最小的无人机作为中标者。这就实现了在考虑距离、时间、优先级后的“最优”分配。

3. 基于Matlab的CNP算法实现详解

理论清晰后，我们进入实操环节。用Matlab实现CNP，关键在于设计好智能体（无人机）的类、通信机制和仿真循环。

3.1 系统架构与类设计

我采用面向对象的思想来构建系统，这样结构清晰，也便于调试。

classdef Task properties id location % [x, y] duration % 执行所需时间 priority % 优先级， 数值越大越高 timeWindow % [startTime, endTime] status % 'unassigned', 'assigned', 'completed' assignedUAVId startTime endTime end methods function obj = Task(id, loc, dur, prio, tw) % 构造函数 obj.id = id; obj.location = loc; obj.duration = dur; obj.priority = prio; obj.timeWindow = tw; obj.status = 'unassigned'; obj.assignedUAVId = []; obj.startTime = inf; obj.endTime = inf; end end end classdef UAV properties id location % 当前位置 velocity % 巡航速度 battery % 剩余电量（简化模型，可代表续航时间） status % 'idle', 'moving_to_task', 'executing', 'returning' currentTaskId % 当前正在执行或前往的任务ID taskList % 已分配的任务队列（按计划执行顺序） estimatedTime % 预计完成当前任务列表的时间 end methods function obj = UAV(id, initLoc, vel, bat) obj.id = id; obj.location = initLoc; obj.velocity = vel; obj.battery = bat; obj.status = 'idle'; obj.currentTaskId = []; obj.taskList = []; obj.estimatedTime = 0; % 从当前时刻开始算 end function bid = calculateBid(obj, task, currentTime) % 核心函数：计算对某个任务的投标价 % 1. 计算到达时间 distance = norm(obj.location - task.location); travelTime = distance / obj.velocity; arrivalTime = currentTime + travelTime; % 2. 计算等待时间（如果早于时间窗口） waitTime = max(0, task.timeWindow(1) - arrivalTime); actualStartTime = max(arrivalTime, task.timeWindow(1)); % 3. 检查是否能在时间窗口内完成 if actualStartTime > task.timeWindow(2) bid = inf; % 无法在窗口内开始，投标无效（无穷大代价） return; end % 4. 计算代价 travelCost = travelTime; % 代价1：飞行时间 waitCost = waitTime * 0.5; % 代价2：等待时间（系数可调，等待通常比飞行代价小） priorityCost = -10 * task.priority; % 代价3：优先级（高优先级产生负代价，降低总价） % 注意：这里优先级是数值越大越高，所以用负号使其降低总bid bid = travelCost + waitCost + priorityCost; % 5. （可选）考虑电量约束 if obj.battery < (distance * 0.1) % 假设一个简单的能耗模型 bid = bid * 1.5; % 电量低时提高投标价，降低中标概率 end end function obj = addTask(obj, taskId) % 将任务加入本机队列 obj.taskList = [obj.taskList, taskId]; % 这里需要重新规划队列顺序和估算时间，简化处理可假设按添加顺序执行 % 更复杂的实现可以在此处调用一个内部调度优化 end end end

注意：calculateBid函数中的权重系数（如等待代价系数0.5，优先级系数-10）是调参的关键。它们直接决定了算法是更看重距离、时间还是优先级。需要根据具体的仿真场景反复调试。一个经验是，优先级的系数绝对值要足够大，以确保高优先级任务能压倒性地胜出。

3.2 主仿真循环与协议流程

主程序是一个时间步进的仿真循环，在每个时间步里模拟无人机状态更新和CNP协议的运行。

% 初始化 numUAVs = 5; numTasks = 20; UAVs = cell(1, numUAVs); Tasks = cell(1, numTasks); % ... 创建UAV和Task对象的代码 ... % 仿真参数 maxTime = 200; % 最大仿真时间 dt = 1; % 时间步长 currentTime = 0; % 主循环 while currentTime < maxTime && 还有未完成的任务 % --- 阶段1： 检查并发布招标 --- for t = 1:length(Tasks) task = Tasks{t}; if strcmp(task.status, 'unassigned') % 该任务需要招标 % 在实际CNP中，可能由任务本身或一个协调者发布招标 % 这里简化：由第一个发现它的空闲无人机来发起招标（或定时全局招标） callForBids(task, currentTime); end end % --- 阶段2： 投标与中标 --- % 假设有一个全局的“招标板”，存储了正在招标的任务 % 每架空闲或即将空闲的UAV检查招标板，对感兴趣的任务投标 for u = 1:length(UAVs) uav = UAVs{u}; if strcmp(uav.status, 'idle') || uav.estimatedTime < currentTime + 5 % 即将空闲 for each task in biddingBoard bid = uav.calculateBid(task, currentTime); submitBid(uav.id, task.id, bid); end end end % 招标方（模拟）收集所有投标，选择bid最小的UAV中标 % 更新Task和UAV的状态：task.status='assigned', task.assignedUAVId=winnerId; uav.addTask(task.id); % --- 阶段3： 无人机状态更新与任务执行 --- for u = 1:length(UAVs) uav = UAVs{u}; switch uav.status case 'idle' % 检查任务队列，如果有任务，则开始前往第一个任务 if ~isempty(uav.taskList) nextTaskId = uav.taskList(1); uav.status = 'moving_to_task'; uav.currentTaskId = nextTaskId; % 计算路径点等... end case 'moving_to_task' % 向任务点移动 uav.location = moveTowards(uav.location, taskLocation, uav.velocity, dt); if 到达任务点 uav.status = 'executing'; taskStartTime = max(currentTime, task.timeWindow(1)); % 考虑时间窗口 Tasks{nextTaskId}.startTime = taskStartTime; end case 'executing' if currentTime >= Tasks{uav.currentTaskId}.startTime + Tasks{uav.currentTaskId}.duration % 任务完成 Tasks{uav.currentTaskId}.status = 'completed'; Tasks{uav.currentTaskId}.endTime = currentTime; uav.taskList(1) = []; % 从队列移除 uav.currentTaskId = []; uav.status = 'idle'; end end % 更新电量等... UAVs{u} = uav; end % --- 阶段4： 可视化与数据记录 --- plotSimulationState(UAVs, Tasks, currentTime); recordMetrics(completionRate, totalTravelDistance, etc.); currentTime = currentTime + dt; end

callForBids,submitBid,moveTowards等函数需要具体实现。通信过程在仿真中可以用全局变量或消息队列来模拟。

3.3 时间窗口与优先级约束的融合实现

这是算法的难点和亮点。关键在于calculateBid函数和任务执行逻辑。

1. 时间窗口在投标阶段的处理：如代码所示，在计算投标价时，如果计算出的到达时间晚于任务时间窗口的结束时间，直接返回inf（无穷大），表示无法接受此任务。如果到达时间早于开始时间，则加入等待代价。这确保了只有能满足时间窗口的无人机才会参与有效投标。
2. 时间窗口在执行阶段的处理：当无人机抵达任务点时，状态变为executing，但实际开始执行的时间是max(当前时间, task.timeWindow(1))。这模拟了提前到达后的等待行为。
3. 优先级约束的处理：在投标价中，我使用了priorityCost = -10 * task.priority。这是一个非常巧妙的设计。因为招标方是选择最低投标价中标。对于高优先级任务（priority值大），这个项是一个很大的负数，会显著拉低总bid，从而极大地增加其中标的概率。系数-10的绝对值大小，决定了优先级因素相对于飞行距离和等待时间的权重。你可以通过调整这个系数，来平衡“效率”和“紧急程度”。

实操心得：优先级系数的设定需要大量实验。如果设得太小，可能无法保证高优先级任务绝对优先；如果设得太大，又可能导致无人机为了一个高优先级但非常远的任务，牺牲了整个系统的效率。一个稳妥的做法是进行归一化处理。例如，将所有任务的优先级映射到[0,1]区间，飞行时间和等待时间也估算一个最大范围进行归一化，然后给优先级分配一个固定的、较大的权重（如0.7），这样约束的平衡性更好。

4. 任务分配跟踪与可视化

分配算法跑起来之后，我们更需要直观地看到结果和过程。跟踪不仅仅指无人机飞行的动画，更重要的是对分配决策、任务完成序列、系统性能指标的记录和分析。

4.1 动态可视化实现

我用Matlab的plot和scatter函数结合循环，实现了一个简单的动态看板。

function plotSimulationState(UAVs, Tasks, currentTime) clf; % 清空当前图形 hold on; % 1. 绘制任务点 for t = 1:length(Tasks) task = Tasks{t}; pos = task.location; switch task.status case 'unassigned' plot(pos(1), pos(2), 'ko', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); text(pos(1), pos(2)+0.2, ['T', num2str(task.id)], 'FontSize', 8); % 用虚线圆表示时间窗口？（可选，较复杂） case 'assigned' plot(pos(1), pos(2), 'bs', 'MarkerSize', 12, 'LineWidth', 2); text(pos(1), pos(2)+0.2, ['T', num2str(task.id), '(U', num2str(task.assignedUAVId), ')'], 'FontSize', 8); case 'completed' plot(pos(1), pos(2), 'g^', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); end % 在任务点旁边显示优先级 text(pos(1)-0.3, pos(2)-0.3, ['P:', num2str(task.priority)], 'FontSize', 7, 'Color', 'red'); end % 2. 绘制无人机及其轨迹 colors = lines(length(UAVs)); % 为每架无人机分配不同颜色 for u = 1:length(UAVs) uav = UAVs{u}; pos = uav.location; % 绘制无人机当前位置 plot(pos(1), pos(2), 'o', 'Color', colors(u,:), 'MarkerFaceColor', colors(u,:), 'MarkerSize', 15); text(pos(1), pos(2)-0.4, ['U', num2str(uav.id)], 'FontSize', 10, 'FontWeight', 'bold', 'Color', colors(u,:)); % 绘制无人机的任务队列连线（从当前位置到下一个任务点） if ~isempty(uav.taskList) && ~isempty(Tasks{uav.taskList(1)}) nextTaskPos = Tasks{uav.taskList(1)}.location; plot([pos(1), nextTaskPos(1)], [pos(2), nextTaskPos(2)], '--', 'Color', colors(u,:), 'LineWidth', 1.5); end % 绘制历史轨迹（存储位置历史） if isfield(uav, 'pathHistory') plot(uav.pathHistory(:,1), uav.pathHistory(:,2), '-', 'Color', colors(u,:), 'LineWidth', 0.5); end end % 3. 绘制图例和信息面板 title(sprintf('多无人机任务分配仿真 - 时间: %.1f s', currentTime)); xlabel('X坐标'); ylabel('Y坐标'); axis equal; grid on; legend({'未分配任务', '已分配任务', '已完成任务'}, 'Location', 'bestoutside'); % 4. 实时显示关键指标 completedTasks = sum(arrayfun(@(t) strcmp(t{1}.status, 'completed'), Tasks)); text(0.02, 0.98, sprintf('任务完成率: %d/%d\n当前时间: %.1f', completedTasks, length(Tasks), currentTime), ... 'Units', 'normalized', 'VerticalAlignment', 'top', 'BackgroundColor', 'w', 'EdgeColor', 'k'); drawnow; hold off; end

这个可视化能清晰展示：哪些任务未分配（黑圈）、已分配（蓝方块给哪架无人机）、已完成（绿三角）；每架无人机的位置、颜色编码的轨迹和任务连线；以及实时的完成率。

4.2 性能指标跟踪与分析

光有动画不够，我们需要数据来评估算法好坏。在仿真循环中，我记录了以下核心指标：

1. 任务完成率：随时间变化的曲线。可以看算法是否能快速完成所有任务。
2. 总飞行距离/时间：所有无人机飞行距离之和。衡量系统能耗和效率。
3. 优先级任务平均完成时间：比较不同优先级任务从发布到完成的平均时间，验证优先级约束是否生效。
4. 时间窗口违反次数：任务实际开始时间晚于其时间窗口结束时间的次数，越少越好。
5. 通信开销：模拟的招标-投标消息数量。分布式算法需要关注通信负担。

在仿真结束后，可以绘制这些指标的图表，并与集中式调度（如全局整数规划求解器）的结果进行对比，分析CNP在效率、最优性差距和鲁棒性上的优劣。

注意事项：Matlab动态绘图（尤其是频繁clf和drawnow）在任务数量多、仿真时间长时会非常卡顿。对于长期运行或参数寻优，建议将可视化开关设置为可选，或者只每隔N个时间步绘制一次。核心是把数据记录下来，事后分析。

5. 参数调优、常见问题与调试技巧

实现基本功能后，项目进入了最耗时的阶段：调参和调试。CNP算法的表现非常依赖于投标价计算函数中的权重系数、招标触发机制等参数。

5.1 关键参数调优指南

1. 优先级权重系数 (alpha)：如前所述，priorityCost = -alpha * p_j。alpha太小，高优先级任务可能竞争不过距离近的低优先级任务；alpha太大，无人机可能会“不惜一切代价”奔向高优先级任务，导致总体路径规划极差。调试方法：固定其他参数，逐渐增大alpha，观察高优先级任务的平均完成时间是否显著下降，同时监控总飞行距离的增长是否在可接受范围内。可以画一个折衷曲线（Pareto前沿）来帮助选择。
2. 等待代价系数：等待时间乘以的系数。这个系数通常小于飞行代价系数（设为1），因为等待消耗的能源通常少于飞行。但如果设得太小，无人机可能会倾向于提前很久到达并等待，浪费了执行其他任务的时间窗口。可以将其设置为一个与无人机续航成本相关的值。
3. 招标触发机制：是任务一发布就招标？还是定期批量招标？或者是当有无人机空闲时才触发全局招标？不同的机制影响系统的响应速度和通信量。简单有效的策略：每个时间步，检查所有unassigned任务，如果其发布时间超过一个阈值（比如5秒），就发起一次招标。同时，每当有无人机变为空闲状态，也检查一次未分配任务列表并招标。
4. 投标有效期：在真实通信中，投标可能有过期时间。在仿真中，可以为投标设置一个有效期（例如，投标基于当前状态计算，2秒后失效），以避免无人机状态已变但仍基于旧信息中标。

5.2 常见问题与排查实录

在开发过程中，我遇到了几个典型问题，这里分享排查思路：

问题1：仿真陷入停滞，很多任务无人投标。

• 现象：大量任务状态一直是unassigned，无人机在 idle 状态也不去投标。
• 排查：
  1. 检查投标价计算函数calculateBid。最常见的原因是时间窗口约束过严。打印几个典型任务和无人机的arrivalTime和timeWindow，看看是否所有无人机计算出的bid都是inf。如果是，说明在当前无人机部署和速度下，没有无人机能在时间窗口内赶到这些任务点。需要放宽时间窗口或增加无人机数量/速度。
  2. 检查招标触发逻辑。确认未分配任务列表能被正确遍历，并且招标消息能被无人机接收到（在仿真中，就是相应的函数被调用）。
  3. 检查无人机状态机。确保idle状态的无人机会去检查招标板并计算投标价。

问题2：高优先级任务没有被优先执行。

• 现象：从可视化上看，无人机还是就近选择任务，高优先级任务被晾在一边。
• 排查：
  1. 确认优先级数值定义：是数字越大优先级越高吗？在投标价计算中，priorityCost = -alpha * p_j，如果p_j越大优先级越高，那么-alpha * p_j就是一个很大的负数，会降低总bid，这没错。检查alpha的值是否足够大。可以临时将alpha设为一个极大值（如10000），然后观察高优先级任务是否立刻被分配。
  2. 检查投标价范围：打印出不同任务对不同无人机的bid值。比较一个距离近的低优先级任务和一个距离远的高优先级任务的bid。如果高优先级任务的bid仍然比低优先级的高，说明飞行代价部分仍然占主导，需要继续调大alpha，或者对飞行距离进行归一化处理，使其与优先级项处于同一数量级。

问题3：无人机路径出现明显不合理的绕远或交叉。

• 现象：从轨迹上看，无人机A穿过无人机B的路径去执行一个任务，而另一个更近的任务却由无人机C执行。
• 排查：
  1. 这是分布式算法的固有缺点——局部最优不等于全局最优。CNP是贪婪的，每次招标只考虑单个任务的最优分配，没有考虑多个任务之间的协同。例如，无人机A和B可能各自独立地投标了两个距离自己最近但方向相反的任务，导致总路径交叉。
  2. 改进策略：可以引入任务包招标。不是一次只招标一个任务，而是将空间或时间上接近的多个任务打包成一个“合同”进行招标。无人机计算的是执行整个任务包的总代价。这能在一定程度上改善协同性。在Matlab中实现，需要修改Task对象和招标逻辑，将多个任务ID绑定在一起。
  3. 另一种思路是引入重协商机制。当无人机获得一个新任务后，评估如果将此任务与集群中其他无人机的某个任务交换，是否能降低系统总成本。如果可以，则发起一次任务交换的协商。这增加了通信和计算复杂度，但能提升全局性能。

问题4：仿真后期，剩余的几个任务迟迟无法完成。

• 现象：大部分任务已完成，少数几个分散的、时间窗口紧迫或优先级低的任务一直没人接。
• 原因与解决：这可能是因为所有无人机都已排满任务队列，或者剩余任务对任何无人机来说投标价都太高（如距离太远且时间窗口将过）。
  • 引入“全局重规划”触发：当系统检测到超过一定时间（如30秒）没有新任务被分配，且存在未分配任务时，强制所有无人机清空当前任务队列（已完成的任务除外），重新对所有未分配任务进行一次集中式的招标分配。这相当于在分布式中加入了集中式的“重置”按钮，能有效解决死锁。
  • 设置“最后期限”惩罚：在投标价计算中，为任务加入一个随时间增长的“紧急度”惩罚。任务发布越久，其投标价基础值就越高（或减去一个值），从而促使无人机最终去处理它。

5.3 Matlab编程与调试技巧

1. 使用tic和toc进行性能分析：在仿真的关键步骤（如所有无人机的投标计算循环）前后加上tic/toc，找出计算瓶颈。如果任务和无人机数量很多（>50），投标计算（O(N*M)）可能成为瓶颈，需要考虑优化距离计算（使用预计算的距离矩阵）或采用近似算法。
2. 结构化日志输出：不要只用disp打印零散信息。定义一个全局的日志结构体或写入文件，记录每个时间步的关键事件，如“时间=10.5， 任务T5由UAV3招标， 收到投标：[UAV1:15.2, UAV2:inf, UAV3:12.7]， 中标者：UAV3”。这比看图形更容易追溯算法逻辑错误。
3. 利用Matlab Debugger和条件断点：当算法出现异常行为时，在怀疑的函数（如calculateBid）里设置条件断点。例如，断点条件设为task.id == 5 && uav.id == 2，这样就可以专门观察特定任务和无人机的交互过程，查看中间变量计算是否正确。
4. 参数扫描与批量仿真：为了调优权重系数，可以写一个脚本，循环不同的参数组合，自动运行多次仿真，并记录每次的性能指标（总距离、完成率等）。最后用surf或plot3函数可视化参数与性能的关系，科学地找到较优参数区。

这个项目从问题定义到算法实现，再到调试验证，是一个完整的闭环。合同网协议为多无人机任务分配提供了一个优雅的分布式解决方案，而时间窗口和优先级的引入使其更贴近实际应用。Matlab强大的数值计算和可视化能力，使得这类算法的原型验证和性能分析变得非常高效。尽管最终的实现可能为了清晰做了一些简化，但核心框架和问题解决思路是完整且可扩展的。在实际工程化时，需要考虑更复杂的通信模型、不确定性处理以及真正的并行计算，但这份Matlab代码无疑是一个坚实可靠的起点。