【摘 要】
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无人机（UAV）因其低成本、高动态性与低部署性等优点被逐渐应用于城市巡防中。为提高异构无人机航迹规划的效率，首先建立了考虑无人机的任务执行率、航迹代价和撞击代价的多无人机任务规划模型。其次针对传统优化算法容易陷入局部最优解，均匀性差等问题，将差分策略和Levy飞行策略引入乌鸦搜索算法中对算法进行改进，提出基于Levy飞行策略的混合差分乌鸦搜索算法（LDCSA）,将剪枝处理和Logistic混沌映射
【基金项目】
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国家自然科学基金（51965030）； 云南省科技计划项目（202104AP080061）；
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无人机（UAV）因其低成本、高动态性与低部署性等优点被逐渐应用于城市巡防中。为提高异构无人机航迹规划的效率，首先建立了考虑无人机的任务执行率、航迹代价和撞击代价的多无人机任务规划模型。其次针对传统优化算法容易陷入局部最优解，均匀性差等问题，将差分策略和Levy飞行策略引入乌鸦搜索算法中对算法进行改进，提出基于Levy飞行策略的混合差分乌鸦搜索算法（LDCSA）,将剪枝处理和Logistic混沌映射机制加入快速遍历随机树（rapidly-exploring random trees, RRT）算法中，并通过改进的RRT算法进行航迹初始化。最后建立了3维的城市模型进行仿真实验，将所提算法与粒子群（PSO）、模拟退火（SA）、乌鸦搜索（CSA）算法对比，仿真结果表明该算法能提高全局收敛性与鲁棒性、缩短收敛时间、提高无人机执行覆盖率和减少能耗，在解决多无人机航迹规划问题中更具有优势。
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