北京邮电大学学报2024,Vol.47Issue(1) :65-71.DOI:10.13190/j.jbupt.2023-027

基于动态分治的大规模多场站无人机应急救援优化方法

Optimization Method for Large-Scale Multi-Site Unmanned Aerial Vehicle Emergency Rescue Based on Dynamic Divide-and-Conquer Strategy

苏立晨 赵浩然 郭通 杜文博 李宇萌
北京邮电大学学报2024,Vol.47Issue(1) :65-71.DOI:10.13190/j.jbupt.2023-027

基于动态分治的大规模多场站无人机应急救援优化方法

Optimization Method for Large-Scale Multi-Site Unmanned Aerial Vehicle Emergency Rescue Based on Dynamic Divide-and-Conquer Strategy

苏立晨 1赵浩然 2郭通 2杜文博 2李宇萌2
扫码查看

作者信息

  • 1. 北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院,北京100191
  • 2. 北京航空航天大学 电子信息工程学院, 北京100191
  • 折叠

摘要

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.

关键词

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

Key words

mission planning of ummanned aerial vehicle/vehicle routing problem/mixed integer programming/neighborhood search algorithm

引用本文复制引用

出版年

2024
北京邮电大学学报
北京邮电大学

北京邮电大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.592
ISSN:1007-5321
被引量1
参考文献量17
段落导航相关论文