【摘 要】
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如今无人机的应用环境越趋复杂,促进了无人机从单平台向多平台的集群化发展。多无人机协同任务规划是指在考虑协同约束的情况下为集群中的每架无人机规划一条最优路线,提高无人机的任务效能,使它们以最小的代价共同完成任务。多无人机的任务规划已成为无人机执行任务的基础。本研究主要考虑的最小的代价分别是任务执行时间最短、无人机出动架次最少和总航迹路径最短。由于无人机的出行架次和总航迹路径相互联系,因此统一归纳为无
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如今无人机的应用环境越趋复杂,促进了无人机从单平台向多平台的集群化发展。多无人机协同任务规划是指在考虑协同约束的情况下为集群中的每架无人机规划一条最优路线,提高无人机的任务效能,使它们以最小的代价共同完成任务。多无人机的任务规划已成为无人机执行任务的基础。本研究主要考虑的最小的代价分别是任务执行时间最短、无人机出动架次最少和总航迹路径最短。由于无人机的出行架次和总航迹路径相互联系,因此统一归纳为无人机的任务成本。本文主要工作如下几点:在不带时间窗约束条件下,针对最小化任务执行时间的目标,建立多旅行商模型（mtsp）。为解决蚁群算法早期收敛过慢的问题,引入精英蚁群;为解决蚁群算法收敛后期易陷入局部最优的缺陷,引入路径的交叉消除策略。测试数据集为eil51,将改进的算法和Lingo 17精确算法运行的结果进行对比。最后的测试结果显示改进后的算法虽然平均精度损失4.07%,但运算速度提高了96.4%。在带时间窗约束条件下,针对最小化任务执行成本的目标,建立带时间窗约束的车辆路由模型（vrptw）。为解决遗传算法过度依赖初始种群导致后期种群趋向于同质化的问题,设计了一种初始种群的生成方法,提高算法的寻优性能。在solomon数据集中进行测试,将实验结果和当前该数据集的最优解以及改进算法OCGA的结果进行比较,可以看出改进的遗传算法和OCGA算法相比,出行架次减少了21.4%。在带时间窗约束条件下,针对最小化任务执行成本的目标,提出了基于集合的粒子群算法（S-PSO）,改进了粒子位置和粒子速度的更新方式。在solomon数据集中进行测试,将实验结果和当前该数据集的最优解以及改进算法ACO-TS的结果进行比较,可以看出改进的粒子群算法和ACO-TS算法相比,出行架次减少了18%。
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