【摘 要】
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在航空护林领域，应用无人机进行森林火灾探查存在探查效率低、智能化程度低的困境。通过利用森林火灾烟雾蔓延的特性，结合无人机集群的优势，使得无人机集群可以根据火灾现场烟雾情况进行智能火源探查，同时在无人机集群探查算法方面在惯性权重线性减小、融合算法及森林风特征三方面进行优化，提出融合粒子群算法与遗传算法特性的PSO-GA算法，避免算法陷入局部最优，提高了无人机集群对森林火灾的探查效率及稳定性。仿真结果
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在航空护林领域，应用无人机进行森林火灾探查存在探查效率低、智能化程度低的困境。通过利用森林火灾烟雾蔓延的特性，结合无人机集群的优势，使得无人机集群可以根据火灾现场烟雾情况进行智能火源探查，同时在无人机集群探查算法方面在惯性权重线性减小、融合算法及森林风特征三方面进行优化，提出融合粒子群算法与遗传算法特性的PSO-GA算法，避免算法陷入局部最优，提高了无人机集群对森林火灾的探查效率及稳定性。仿真结果证明利用无人机集群根据烟雾浓度进行森林着火点探查的有效性，实验表明PSO-GA算法相比于传统粒子群算法及鱼群算法具有更好的寻优性与收敛性，缩短了森林着火点的探查时间。上述研究可为森林火灾探查提供有效支持，有效预防森林火灾的扩散。
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