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龙图腾网恭喜西安工业大学申请的专利UAVs和UGVs的长时多目标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：CN112801361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202110099340.4，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权UAVs和UGVs的长时多目标路径规划方法是由王沁;乔路;陈桦;田军委;苏宇;金旭辉设计研发完成，并于2021-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本UAVs和UGVs的长时多目标路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种UAVs和UGVs的长时多目标路径规划方法，包括MOALP算法；求解的步骤为，S1：问题模型建立；S2：MOALP算法的设计，通过将帕累托局部搜索和多目标自适应大邻域搜索算法相结合，提出一个混合帕累托局部搜索算法；在算法中维持一个基于分解进化的种群，在多目标自适应大邻域搜索中，通过开发新的移除和插入启发式，从而实现多目标自适应大邻域搜索与算法整体框架的相关联；S3：实验设置；S4：实验结果分析。本发明提供一种UAVs和UGVs长时多目标路径规划问题及求解算法能有效的优化目标路径总长度和最大完工时间的效果。

本发明授权UAVs和UGVs的长时多目标路径规划方法在权利要求书中公布了：1.UAVs和UGVs的长时多目标路径规划方法，其特征在于：包括MOALP算法；求解的步骤为，S1：问题模型建立；S2：MOALP算法的设计，通过将帕累托局部搜索和多目标自适应大邻域搜索算法相结合，提出一个混合帕累托局部搜索算法；在算法中维持一个基于分解进化的种群，在多目标自适应大邻域搜索中，通过开发新的移除和插入启发式，从而实现多目标自适应大邻域搜索与算法整体框架的相关联；S3：实验设置；S4：实验结果分析；以优化目标路径总长度和最大完工时间；所述问题模型建立：给出如下的符号描述，用以对问题进行数学模型的建立；定义一个后置子解的子段如下：对于一个后置子解中的每个UGV路径其包含的子段为：相邻充电点之间所构成子路径，将起始点作为第一个充电点；最后一个充电点到子路径的结束；建立的问题模型为：所述实验设置包括评价指标；所述评价指标包括超体积：令r＝r1，r2，...，rmT为目标空间中的一个点，且该点被一个近似帕累托前沿解集S中的所有目标向量所支配；那么解集S的超体积值为被解集S所支配且支配r的区域的体积，下式为超体积计算公式4.43；该指标越大，表明解的收敛性和多样性越优； 所述评价指标还包括集合覆盖率：令A和B分别为两个近似帕累托前沿解集，集合覆盖率CA，B表示解集B中的解被解集A中的解至少支配一次的百分比，即： 当CA，BCB，A时，表示解集A的收敛性优于解集B；所述实验设置包括测试算例，在测试算例中添加UAV速度：vu、UGV最大速度vmax、UAV的数量：M；UGV的数量N；特别地，实验中设置vu＝2ms，vmax＝2ms；所述实验设置包括参数设置；充电点插入启发式中的λ1具有两个值，这表示充电点插入具有两个插入启发式，并且在算法中，具有两个不同的UGV工作点插入启发式，根据先进行工作点插入，后进行充电点插入的模式，算法中一共具有4个插入启发式；对于移除启发式而言，3个UGV工作点移除启发式和2个充电点移除启发式组合产生共计6个移除启发式；所述实验结果分析是将MOALP算法与MOMAD、MOALNS和PLS进行比较，主要是对超体积指标和集合覆盖率指标进行比对；所述MOALP算法设计还包括算法框架；MOALP算法首先初始化种群PL，并初始化PP为PL，同时更新PE；在主循环中，首先进行混合帕累托局部搜索HPLS：以种群PP为输入，对PP中所有个体的后置子解进行帕累托局部搜索，并采用多目标自适应大领域搜索MOALNS对局部后置子解进行搜索，从而更新外部集PE；在进行HPLS搜索之后，以子问题解集PL为输入执行MOALNSD搜索，具体地，在循环中从邻域中随机选择两个前置子解进行PMX交叉，生成新的前置子解，针对新的前置子解，生成该前置子解的一个后置子解，并使用MOALNS搜索对该后置子解进行优化，得到该邻域下的一个后置子解外部集，并使用该集合更新全局外部集以及PL；算法初始化环节主要是要对几个种群以及参考向量进行初始化；MOALNSD搜索在MOALNS的基础上，引入了分解的思想，即后置子解之间的支配性由聚合函数给出。

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