CN112966361B - 一种面向高架和非高架点源的多无人机监测路径优化方法 - Google Patents

一种面向高架和非高架点源的多无人机监测路径优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112966361B
CN112966361B CN202011610094.6A CN202011610094A CN112966361B CN 112966361 B CN112966361 B CN 112966361B CN 202011610094 A CN202011610094 A CN 202011610094A CN 112966361 B CN112966361 B CN 112966361B
Authority
CN
China
Prior art keywords
unmanned aerial
aerial vehicle
pollution source
operator
path
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011610094.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112966361A (zh
Inventor
何羽亭
丁涛
徐铭驰
苏莹怡
徐玲
郭文倩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Jiliang University
Original Assignee
China Jiliang University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Jiliang University filed Critical China Jiliang University
Priority to CN202011610094.6A priority Critical patent/CN112966361B/zh
Publication of CN112966361A publication Critical patent/CN112966361A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112966361B publication Critical patent/CN112966361B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/12—Computing arrangements based on biological models using genetic models
    • G06N3/126—Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/04—Constraint-based CAD
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/08—Probabilistic or stochastic CAD
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40—Engine management systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种面向高架和非高架点源的多无人机监测路径优化方法，涉及大气污染源监测技术领域。本发明针对工业园区内高架和非高架点源混合区域监测的特定问题，将基于点源的三维高程信息无人机监测路径总长度最短为目标，考虑无人机飞行高度的稳定性、无人机飞行路径转弯角最小来构建目标函数；将单架无人机续航时间限制、各污染源排放污染物类别和排放污染物数量限制、各污染源无人机停留时间限制、无人机起飞出发点和终点限制作为约束条件，采用基于复杂变异树的多染色体遗传算法来对上述规划模型进行求解，得到最优的工业园区污染源监测路径。

Description

一种面向高架和非高架点源的多无人机监测路径优化方法
技术领域
本发明属于大气污染源监测技术领域，涉及一种面向高架和非高架混合点源的多无人机监测路径优化方法。
背景技术
据不完全统计，我国现有各级工业园区超过7000家，在促进产业集聚和推动经济发展中贡献重大。但与此同时，园区企业生产过程中引发的环境问题也日益突出，成为环境污染的集聚区域。政府部门通过加强对工业园区内污染源的日常环境监察和巡查，有利于及时评估园区范围的大气污染状况、监控各污染源排放现状并快速地确定超标排放污染源的准确位置，对实现园区大气污染的靶向治理和制定有效的应急处置方案具有重要意义。
目前污染源的日常环境监察一般采用固定监测站、无线传感器网络、监测车或手持式监测仪等方式。超标污染源的定位一般通过将其监测位置和污染物浓度信息相综合，得到较粗略的浓度分布图，进而估计出污染源的位置。但由于受地面条件、建筑物和城市道路限制，上述监测手段往往效率不高。同时由于监测点位往往分布不均匀，且事故污染源附近不一定恰好设有监测站或被监测点所包围。虽然可以通过增加监测站数量和观测频率来提高环境监测质量，但仍面临着监测范围有限、成本高昂且机动性差的问题。目前研究结果表明，无人机环境监测平台具有机动、灵活和监测范围广等优势，可以弥补现有固定监测站和监测车的不足，更有利于对大气污染源进行日常环境巡查。
工业园区往往是污染源的集聚区域，污染源数量众多，且不同污染源排放的污染物类别亦不同。单架无人机进行园区内大气污染源监测时，由于受无人机自身续航时间所限，一次飞行只能完成部分污染源点位的监测任务，监测任务的执行效率不高，也不满足多个污染源在监测时间上尽量保持同步性的要求。因此，采用多架无人机来完成多个污染源的监测任务十分必要。
照污染物排放的几何形态，可分为点源、线源、面源和体源。点源是指通过某种装置集中排放的固定点状源，如烟囱、集气筒等。点源又分为高架点源和非高架点源，我国规定凡不经过排气筒的废气排放以及排放高度低于15m的排气筒排放均为非高架点源。高架点源一般都属于有组织排放。本发明专利重点解决的是高架和非高架点源混合区域的多无人机监测路径的优化问题。
该发明不同于传统的多旅行商(mTSP)问题，该发明针对工业园区内高架和非高架点源混合区域监测的特定问题背景，在规划模型构建中考虑了点源的三维高程信息、各无人机监测路径总长度、无人机飞行高度的稳定性、无人机飞行路径转弯角、单架无人机续航时间限制、各污染源排放污染物类别和排放污染物数量限制、各污染源无人机停留时间限制以及无人机数量的优化。同时在规划模型的求解上采用了基于复杂变异树的多染色体遗传算法，该算法可按照给定的优化方向规则，合理选择变异算子，优化出针对工业园区污染源的多无人机三维监测路径。
发明内容
本发明的目的是提供一种面向高架和非高架点源的多无人机监测路径优化方法。本发明的目的是通过以下技术实现的。
一种面向高架和非高架点源的多无人机监测路径优化方法，该方法针对工业园区内高架和非高架点源混合区域监测的特定问题来构建目标函数和约束条件。目标函数中考虑了各无人机监测路径总长度最短(总长度的计算基于点源的三维高程信息)、无人机飞行高度的稳定性(无人机飞行高度不应该发生太大的变化，稳定飞行高度有助于减轻控制***的负担，节省更多的燃料)、无人机飞行路径转弯角最小(保证飞行的平滑度以减少无人机飞行能耗)；特定的约束条件包括单架无人机续航时间限制、各污染源排放污染物类别和排放污染物数量限制、各污染源无人机停留时间限制、无人机起飞出发点和终点限制等。而后采用基于复杂变异树的多染色体遗传算法来对上述规划模型进行求解，得到最优的工业园区污染源监测路径。该方法包括以下步骤：
S1：获取目标工业园区的环境信息，所述环境信息包括无人机出发基地和n个污染源位置的三维坐标信息、单架无人机续航时间、无人机飞行单位能耗、无人机悬停单位能耗、各污染源排放污染物类别和排放污染物数量、各污染源无人机停留时间、无人机数目m；
S2：根据工业园区的三维环境信息构建大气污染源监测的路径优化问题模型，设定模型的特定目标函数和约束条件；
S3：基于复杂变异树的多染色体遗传算法来对上述规划模型进行求解，得到多个无人机最优的工业园区污染源监测路径；
进一步的，步骤S2中的目标函数F为：
min F＝w1·L/Lmax+w2·H/Hmax+w3·θ/θmax
其中，w1，w2和w3为监测路径总长度L、无人机飞行高度的稳定性H、无人机飞行路径转弯角θ的三个子目标的权重，w1+w2+w3＝1；Lmax、Hmax和θma为预先设定的极大值，目的为去量纲化。
其中，Lk为第k个无人机的飞行路线的总时间(总距离)；m为无人机数量；n为园区内污染源数量；Cij为无人机从污染源i到污染源j的飞行时间；(xi,yi)为第i个污染源位置；(xj,yj)为第j个污染源位置；为无人机在污染源j的监测停留时间；v为无人机的平均飞行速度；S为单架无人机最长续航时间(最大飞行距离)；λ为惩罚因子，当第k条路线长度Lk大于S时，说明这条路径不是最优路径，通过惩罚因子λ使该条路径为劣解，从可行解当中剔除；v是无人机平均飞行速度。
其中，Hm为第m架无人机飞行高度的稳定度，hj为第j个非高架或高架点源的高度，J为第m架无人机飞行路径上的点源数量。
其中，θm为第m架无人机的飞行路径上转弯角之和，w为转弯角的数量，为飞行路径上第k个转弯角。
进一步的，步骤S2中的约束条件为：
遍历工业园区内所有污染源监测点、无人机起飞基地和终点基地均为出发点：
每个污染源仅停留一次：
单架无人机续航能力约束：
其他约束：
xijk∈{0,1}；1≤k≤m；1≤m≤M
其中，M为预先给定的无人机数量；m为优化后的无人机数量；
进一步的，步骤S3包括以下步骤：
S31：设置基于复杂变异树的多染色体遗传算法的参数，包括种群数量Pop，迭代次数S，无人机数量(即染色体数量)M；
S32：初始化种群，根据当前染色体数量M，采用多染色体编码方式对种群进行编码，一条染色体代表一架无人机的污染源监测点序列；
S33：根据所述步骤S2中的目标函数F及其约束条件计算算法适应度函数；
S34：随机选择不同复杂程度的复杂变异树中的算子，对各种群进行优化；
其中，所述复杂变异树分为简单变异算子，一般变异算子和复杂变异算子。
所述简单变异算子包括交换(Swap)算子、倒位(Reverse)算子、滑动(Slide)算子、***(Insert)算子和交叉(Crossover)算子。
所述一般变异算子为随机两个简单算子结合而成，包括交换和交叉(swap&crossover)算子、逆转和交叉(reverse&crossover)算子、滑动和交叉(slide&crossover)算子、***和滑动(insert&slide)算子、***和交叉(insert&crossover)算子。
所述复杂变异算子为随机三个简单算子结合而成，包括swap&reverse&crossover算子、slide&insert&crossover算子、swap&slide&crossover算子，slide&reverse&crossover算子。
S35：判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数S，若达到，则记录当前最优解；否则，返回步骤S33。
S36：判断当前无人机数量(染色体数量)是否达到下限，若达到，则输出当前最优解；否则，无人机数量-1，返回步骤S32。
S37：根据当前最优工业园区污染源监测路径，设置各无人机航点及各点悬停时间，进行工业园区污染源监测任务。
附图说明
图1是本发明中基于复杂变异树的多染色体遗传算法流程图；
图2是本发明中复杂变异树简单变异算子示意图。
图3是本发明中复杂变异树一般变异算子示意图。
图4是本发明实施例坐标图。
图5是本发明实施例无人机最优监测路径仿真图。
图6是本发明实施例算法迭代次数趋势图。
具体实施步骤
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体的实例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
本发明的具体实施例如下：
S1：对一块6KM*6KM的工业园区进行日常环境监测和污染源排放情况巡查。出发基地随机选择，单架无人机续航时间为40min。污染源位置n设置为20个，其具体坐标位置如表1所示，各污染源排放污染物类别和排放污染物数量、各污染源无人机停留时间如表2所示。无人机数目预设为8架。
表1监测点坐标
表2污染物详情
S2：根据工业园区的三维环境信息构建大气污染源监测的路径优化问题模型，设定模型的特定目标函数和约束条件；
进一步的，步骤S2中的目标函数F为：
min F＝w1·L/Lmax+w2·H/Hmax+w3·θ/θmax
其中，w1，w2和w3为监测路径总长度L、无人机飞行高度的稳定性H、无人机飞行路径转弯角θ的三个子目标的权重，w1+w2+w3＝1；Lmax、Hmax和θma为预先设定的极大值，目的为去量纲化。
本实施例中，暂不考虑无人机飞行路径转弯角，无人机飞行高度稳定性较强，因此w1取0.9，w2取0.1，w3取0。
其中，Lk为第k个无人机的飞行路线的总时间(总距离)；m为无人机数量；n为园区内污染源数量；Cij为无人机从污染源i到污染源j的飞行时间(距离)；为无人机在污染源j的监测停留时间；S为单架无人机最长续航时间(最大飞行距离)；λ为惩罚因子，当第k条路线长度Lk大于S时，说明这条路径不是最优路径，通过惩罚因子λ使该条路径为劣解，从可行解当中剔除；v是无人机平均飞行速度。
本实施例中，园区内污染源数量n为20，Cjtw如表2中所示，S为40min，惩罚因子λ取100，无人机平均速度选择5m/s。
其中，Hm为第m架无人机飞行高度的稳定度，hj为第j个非高架或高架点源的高度，J为第m架无人机飞行路径上的点源数量。
其中，θm为第m架无人机的飞行路径上转弯角之和，w为转弯角的数量，为飞行路径上第k个转弯角。
进一步的，步骤S2中的约束条件为：
遍历工业园区内所有污染源监测点、无人机起飞基地和终点基地均为出发点：
每个污染源仅停留一次：
单架无人机续航能力约束：
其他约束：
xijk∈{0,1}；1≤k≤m；1≤m≤M
其中，M为预先给定的无人机数量；m为优化后的无人机数量；
进一步的，步骤S3包括以下步骤
S31：设置基于复杂变异树的多染色体遗传算法的参数，包括种群数量Pop，迭代次数S，无人机数量(即染色体数量)M；
本实施例中，种群数量Pop选择80，迭代次数选择500，初始无人机数量为8架。
S32：初始化种群，根据当前染色体数量M，采用多染色体编码方式对种群进行编码，一条染色体代表一架无人机的污染源监测点序列；
S33：根据所述步骤S2中的目标函数F及其约束条件计算算法适应度函数；
S34：随机选择不同复杂程度的复杂变异树中的算子，对各种群进行优化；
其中，所述复杂变异树分为简单变异算子，一般变异算子和复杂变异算子。
所述简单变异算子包括交换(Swap)算子、倒位(Reverse)算子、滑动(Slide)算子、***(Insert)算子和交叉(Crossover)算子。
所述一般变异算子为随机两个简单算子结合而成，包括交换和交叉(swap&crossover)算子、逆转和交叉(reverse&crossover)算子、滑动和交叉(slide&crossover)算子、***和滑动(insert&slide)算子、***和交叉(insert&crossover)算子。
所述复杂变异算子为随机三个简单算子结合而成，包括swap&reverse&crossover算子、slide&insert&crossover算子、swap&slide&crossover算子，slide&reverse&crossover算子。
S35：判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数S，若达到，则记录当前最优解；否则，返回步骤S33。
S36：判断当前无人机数量(染色体数量)是否达到下限，若达到，则输出当前最优解；否则，无人机数量-1，返回步骤S32。
S37：根据当前最优工业园区污染源监测路径，设置各无人机航点及各点悬停时间，进行工业园区污染源监测任务。具体算法流程图如图1所示，图2，3分别为复杂变异树中简单变异算子和一般变异算子示意图。
图5为最优工业园区污染源监测路径仿真图，优化后的无人机数量为4架，最优路径共为27.04km；图6为迭代次数趋势图，共迭代407次。
以上所述，仅是本发明较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明以较佳实施公开如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当利用上述揭示的技术内容作出些许变更或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明技术是指对以上实施例所作的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明方案技术方案的范围内。

Claims (3)

1.一种面向高架和非高架点源的多无人机监测路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取目标工业园区的环境信息，所述环境信息包括无人机出发基地和n个污染源位置的三维坐标信息、单架无人机续航时间、无人机飞行单位能耗、无人机悬停单位能耗、各污染源排放污染物类别和排放污染物数量、各污染源无人机停留时间、无人机数目m；
步骤S2：根据工业园区的三维环境信息构建大气污染源监测的路径优化问题模型，设定模型的特定目标函数和约束条件；
步骤S3：基于复杂变异树的多染色体遗传算法来对上述路径优化问题模型进行求解，得到多个无人机最优的工业园区污染源监测路径；
其中，步骤S2所述的目标函数F为：
min F＝w1·L/Lmax+w2·H/Hmax+w3·θ/θmax
式中，w1，w2和w3为监测路径总长度L、无人机飞行高度的稳定性H、无人机飞行路径转弯角θ的三个子目标的权重，w1+w2+w3＝1；Lmax、Hmax和θma为预先设定的极大值，目的为去量纲化；
目标函数F各项式子中：
式中，Lk为第k个无人机的飞行路线的总时间或总距离；m为无人机数量；n为园区内污染源数量；Cij为无人机从污染源i到污染源j的飞行时间；(xi,yi)为第i个污染源位置；(xj,yj)为第j个污染源位置；为无人机在污染源j的监测停留时间；v为无人机的平均飞行速度；S为单架无人机最长续航时间或最大飞行距离；λ为惩罚因子，当第k条路线长度Lk大于S时，说明这条路径不是最优路径，通过惩罚因子λ使该条路径为劣解，从可行解当中剔除；v是无人机平均飞行速度；
式中，Hm为第m架无人机飞行高度的稳定度，hj为第j个非高架或高架点源的高度，J为第m架无人机飞行路径上的点源数量；
式中，θm为第m架无人机的飞行路径上转弯角之和，w为转弯角的数量，为飞行路径上第k个转弯角；
其中，步骤S2所述的约束条件为：
遍历工业园区内所有污染源监测点、无人机起飞基地和终点基地均为出发点：
每个污染源仅停留一次：
单架无人机续航能力约束：
其他约束：
xijk∈{0,1}；1≤k≤m；1≤m≤M
式中，M为预先给定的无人机数量；m为优化后的无人机数量；
其中，步骤S3所述的基于复杂变异树的多染色体遗传算法对路径优化问题模型进行求解，具体包括以下步骤：
S31：设置基于复杂变异树的多染色体遗传算法的参数，包括种群数量Pop，迭代次数S，无人机数量即染色体数量M；
S32：初始化种群，根据当前染色体数量M，采用多染色体编码方式对种群进行编码，一条染色体代表一架无人机的污染源监测点序列；
S33：根据所述步骤S2中的目标函数F及其约束条件计算算法适应度函数；
S34：随机选择不同复杂程度的复杂变异树中的算子，对各种群进行优化；
其中，所述复杂变异树分为简单变异算子，一般变异算子和复杂变异算子：
所述简单变异算子包括Swap算子、Reverse算子、Slide算子、Insert算子和Crossover算子；
所述一般变异算子为随机两个简单算子结合而成，包括swap&crossover算子、reverse&crossover算子、slide&crossover算子、insert&slide算子、insert&crossover算子；
所述复杂变异算子为随机三个简单算子结合而成，包括swap&reverse&crossover算子、slide&insert&crossover算子、swap&slide&crossover算子，slide&reverse&crossover算子；
S35：判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数S，若达到，则记录当前最优解；否则，返回步骤S33；
S36：判断当前无人机数量即染色体数量是否达到下限，若达到，则输出当前最优解；否则，无人机数量-1，返回步骤S32；
S37：根据当前最优工业园区污染源监测路径，设置各无人机航点及各点悬停时间，进行工业园区污染源监测任务。
2.根据权利要求1所述的一种面向高架和非高架点源的多无人机监测路径优化方法，其特征在于步骤S3中基于复杂变异树的多染色体遗传算法采用多染色体方式进行编码，一条染色体代表一架无人机的污染源监测点序列。
3.根据权利要求1所述的一种面向高架和非高架点源的多无人机监测路径优化方法，其特征在于步骤S3中基于复杂变异树的多染色体遗传算法采用不同复杂程度的复杂变异树中的算子，对各种群进行优化。
CN202011610094.6A 2020-12-29 2020-12-29 一种面向高架和非高架点源的多无人机监测路径优化方法 Active CN112966361B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011610094.6A CN112966361B (zh) 2020-12-29 2020-12-29 一种面向高架和非高架点源的多无人机监测路径优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011610094.6A CN112966361B (zh) 2020-12-29 2020-12-29 一种面向高架和非高架点源的多无人机监测路径优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112966361A CN112966361A (zh) 2021-06-15
CN112966361B true CN112966361B (zh) 2023-07-18

Family

ID=76271564

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011610094.6A Active CN112966361B (zh) 2020-12-29 2020-12-29 一种面向高架和非高架点源的多无人机监测路径优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112966361B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101118611A (zh) * 2007-09-07 2008-02-06 北京航空航天大学 基于遗传算法的业务过程模型资源配置优化方法
CN102880186A (zh) * 2012-08-03 2013-01-16 北京理工大学 基于稀疏a*算法和遗传算法的航迹规划方法
CN107103164A (zh) * 2017-05-27 2017-08-29 合肥工业大学 无人机执行多任务的分配方法及装置
CN107169608A (zh) * 2017-05-27 2017-09-15 合肥工业大学 多无人机执行多任务的分配方法及装置
CN107238388A (zh) * 2017-05-27 2017-10-10 合肥工业大学 多无人机任务分配与航迹规划联合优化方法及装置
CN111273686A (zh) * 2020-02-15 2020-06-12 北京理工大学 一种三维环境下多无人机同时到达指定地的路径规划方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101118611A (zh) * 2007-09-07 2008-02-06 北京航空航天大学 基于遗传算法的业务过程模型资源配置优化方法
CN102880186A (zh) * 2012-08-03 2013-01-16 北京理工大学 基于稀疏a*算法和遗传算法的航迹规划方法
CN107103164A (zh) * 2017-05-27 2017-08-29 合肥工业大学 无人机执行多任务的分配方法及装置
CN107169608A (zh) * 2017-05-27 2017-09-15 合肥工业大学 多无人机执行多任务的分配方法及装置
CN107238388A (zh) * 2017-05-27 2017-10-10 合肥工业大学 多无人机任务分配与航迹规划联合优化方法及装置
CN111273686A (zh) * 2020-02-15 2020-06-12 北京理工大学 一种三维环境下多无人机同时到达指定地的路径规划方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于单亲遗传算法的飞行机组指派技术;宋静波;;哈尔滨商业大学学报(自然科学版)(03);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112966361A (zh) 2021-06-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112650292B (zh) 一种面向工业园区污染源监测的多无人机路径优化方法
CN110428111B (zh) Uav/ugv协同长时多任务作业轨迹规划方法
CN112650229B (zh) 一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法
CN105045274B (zh) 一种用于无人机巡检航迹规划的智能杆塔连通图构建方法
Cao et al. Concentrated coverage path planning algorithm of UAV formation for aerial photography
CN104181276A (zh) 一种基于无人机的企业碳排放量检测方法
CN112580893B (zh) 一种基于改进遗传算法的多无人机大气监测路径规划方法
CN113705982A (zh) 一种车机协同电力巡检的调度决策方法
Fu et al. On trajectory homotopy to explore and penetrate dynamically of multi-UAV
CN112327939B (zh) 一种城市街区环境下高层消防多无人机协同路径规划方法
CN111813144B (zh) 一种基于改进羊群算法的多无人机协同航路规划方法
CN113092329A (zh) 一种大气污染防治控制方法
CN112966361B (zh) 一种面向高架和非高架点源的多无人机监测路径优化方法
CN115545445A (zh) 动力电池工厂选址方法及装置
Liu et al. Design and implementation of the optimization algorithm in the layout of parking lot guidance
CN113640470B (zh) 一种基于改进教与学算法的多无人机大气污染源定位方法
CN111859688A (zh) 一种基于压抑心理函数的多飞行器协同追溯气味源方法
CN113946159A (zh) 无人机高速公路巡逻的路径优化方法和***
Cheng et al. Route planning of mixed ant colony algorithm based on Dubins path
Wang et al. A Multi-Objective Optimization Method for Single Intersection Signals Considering Low Emissions
Liao et al. Cooperative Path Planning of Ground-air Robots for Distributed Photovoltaic Inspection
CN116562692B (zh) 一种城市低空无人机航路网络评价方法
Huang et al. Research on control and planning of soft-wing uav for haze removal
Zhi et al. Path planning of mission-driven USVs based on stochastic schemata exploiter
Ma et al. WinCross: Find the Energy-efficient Crossing Window for UAV with Joint Optimization of Path and Speed

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: He Yuting

Inventor after: Ding Tao

Inventor after: Xu Mingchi

Inventor after: Su Yingyi

Inventor after: Xu Ling

Inventor after: Guo Wenqian

Inventor before: Xu Mingchi

Inventor before: Ding Tao

Inventor before: Su Yingyi

Inventor before: Xu Ling

Inventor before: He Yuting

Inventor before: Guo Wenqian

CB03 Change of inventor or designer information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant