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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于混合人工蜂群蚁群算法的无人机充电路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120406518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510913125.1，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于混合人工蜂群蚁群算法的无人机充电路径规划方法是由梅芳;侯苏晋;王率蔚;欧丹丹;张辰设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合人工蜂群蚁群算法的无人机充电路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合人工蜂群蚁群算法的无人机充电路径规划方法，属于无人机技术领域，包括：步骤一、基于选定场景的所有基础数据，进行数学建模；步骤二、根据选定场景中所有待充电传感器节点数量确定充电场景的规模；其中，当传感器节点数量在500以下时，基于混合人工蜂群和蚁群算法优化无人机悬停点位置、无人机飞行轨迹和悬停点数量，最小化无人机的总能耗；当传感器节点数量大于500时，基于改进的非支配遗传算法优化无人机悬停点位置、无人机飞行轨迹和悬停点数量，最小化无人机的总能耗；步骤三、无人机通过计算出的最优路径、最优悬停点对传感器节点进行充电和数据采集。能够针对不同待充电场景进行充电路径规划。

本发明授权基于混合人工蜂群蚁群算法的无人机充电路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合人工蜂群蚁群算法的WRSNS无人机充电路径规划方法，其特征在于，包括： 步骤一、基于选定场景的传感器节点数量及位置、传感器节点所需电能基础数据，根据应用场景的环境参数及无人机功率参数和相应充电参数进行场景的数学建模； 步骤二、根据选定的场景中所有待充电传感器节点数量确定充电场景的规模； 其中，当传感器节点数量在500以下时，为小规模场景； 基于混合人工蜂群和蚁群算法优化无人机悬停点位置、无人机飞行轨迹和悬停点数量，最小化无人机的总能耗； 当传感器节点数量大于500时，为大规模场景； 基于改进的非支配遗传算法优化无人机悬停点位置、无人机飞行轨迹和悬停点数量，最小化无人机的总能耗； 步骤三、无人机通过计算出的最优路径、最优悬停点对传感器节点进行充电和数据采集； 所述混合人工蜂群和蚁群算法包括： 步骤a1、初始化混合人工蜂群和蚁群算法的相关参数； 随机生成个悬停位置集合构成总集合、每个集合包含个悬停点，、，并对其进行初始化； 步骤a2、雇佣蜂扰动每一个坐标获得每一个悬停点集合的新的悬停点集合并加入总集合，使得=； 步骤a3、进入内循环，对每一个悬停点集合均使用蚁群完成一次回路，更新每条边的信息素浓度； 当达到内循环次数时，每个悬停点集合选择信息素浓度总和最大的哈密顿回路作为最优路径，否则将继续进入内循环； 步骤a4、计算每个悬停点集合的总能耗、适应度函数以及保留概率，按概率保留下来的悬停点集合组成新的总集合和集合数量；选择保留概率最大的悬停集合的总能耗，记为；设定当前情况下能耗的最优解为； 当，更新最优解后，若达到外循环次数，则输出全局最优解； 当，若达到外循环次数，则直接输出全局最优解； 若未达到循环次数，则继续回到步骤a2，重置内循环次数； 步骤a5、输出最优结果，计算结束。

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