一种基于混合进化算法的大规模空地协同路径规划方法

文档序号:37057711发布日期:2024-02-20 21:05阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于混合进化算法的大规模空地协同路径规划方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于混合进化算法的大规模空地协同路径规划方法,其特征在于,所述描述信息包括运输车和无人机的功能描述信息以及无人机的最大飞行时间的描述信息;所述根据实际配送信息,获得问题场景的描述信息,包括:

3.根据权利要求2所述的基于混合进化算法的大规模空地协同路径规划方法,其特征在于,所述有向图和目标函数,包括:

4.根据权利要求3所述的基于混合进化算法的大规模空地协同路径规划方法,其特征在于,所述约束条件包括:服务路径限制条件、无人机服务限制条件、运输车服务限制条件、无人机运输车交互限制条件和防止子环路限制条件;其中,

5.根据权利要求4所述的基于混合进化算法的大规模空地协同路径规划方法,其特征在于,所述路径编码,包括总路径编码、运输车路径编码和无人机路径编码;其中,

6.根据权利要求1~5中任一项所述的基于混合进化算法的大规模空地协同路径规划方法,其特征在于,基于混合进化算法,对多运输车多无人机物流配送路径规划模型进行求解,获得解决方案,包括:

7.根据权利要求6所述的基于混合进化算法的大规模空地协同路径规划方法,其特征在于,计算模型的当代所有可行解,并计算当代所有可行解的个体适应度,记录当前的最优解,包括:

8.根据权利要求7所述的基于混合进化算法的大规模空地协同路径规划方法,其特征在于,对可行解进行选择,获得选中个体,包括:

9.根据权利要求8所述的基于混合进化算法的大规模空地协同路径规划方法,其特征在于,对选中个体进行顺序交叉,获得交叉个体,即当前解,包括:

10.根据权利要求9所述的基于混合进化算法的大规模空地协同路径规划方法,其特征在于,对交叉个体进行变异,获得并判断是否接受新解,包括:


技术总结
本发明涉及一种基于混合进化算法的大规模空地协同路径规划方法,属于位置与航道控制技术领域,解决了现有技术中,未考虑无人机可以连续服务多个用户点并且可以降落在不同运输车上,存在配送成本高、配送效率低的问题。该方法通过获取实际配送信息,进而获得问题场景的描述信息,然后构建多运输车多无人机物流配送路径规划模型;基于混合进化算法,对模型进行求解,获得所述运输车和无人机的路径规划方案。该方法通过构建模型,设计算法,无人机可以连续服务多个用户点并且可以降落在不同运输车上,解决物流配送中的多辆运输车多架无人机路径规划问题,有利于实际物流中配送方案的灵活性,降低配送成本、提高配送效率。

技术研发人员:杜文博,翟若楠,胡兆琨,郭通,张学军
受保护的技术使用者:北京航空航天大学
技术研发日:
技术公布日:2024/2/19
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