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基于动态分治的大规模多场站无人机应急救援优化方法

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面对应急救援任务时间紧、需求量大、待救援点数量规模较大等特点,提出了基于动态分治的大规模多场站无人机应急救援优化方法.在充分考虑无人机平台约束和应急救援任务约束的基础上,以最小化累计救援时间为目标函数,建立了多场站无人机应急救援模型.基于该模型,提出了基于路径相似度的动态分治策略,根据救援点的耦合关系进行空间聚类,将大规模问题分解为若干个规模较小、且耦合度较低的子问题;提出了自适应扰动邻域的变邻域搜索算法,通过多维邻域的协同搜索和动态交互,实现大规模应急投送方案的高效寻优.以典型样本为例,与先进元启发算法在不同规模的数据集上进行了对比,结果验证了所提方法能够有效地缩短应急投送的时间,为高效的灾后应急救援任务提供技术支撑.
Optimization Method for Large-Scale Multi-Site Unmanned Aerial Vehicle Emergency Rescue Based on Dynamic Divide-and-Conquer Strategy

mission planning of ummanned aerial vehiclevehicle routing problemmixed integer programmingneighborhood search algorithm

苏立晨、赵浩然、郭通、杜文博、李宇萌

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北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院,北京100191

北京航空航天大学 电子信息工程学院, 北京100191

无人机任务规划 车辆路径问题 混合整数规划 邻域搜索算法

2024

10.13190/j.jbupt.2023-027

北京邮电大学学报
北京邮电大学

北京邮电大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.592
ISSN：1007-5321
年,卷(期)：2024.47(1)
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