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申请/专利权人：南京涵浩科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于知识引导邻域搜索的无人机群任务规划方法，运用分治思想将任务目标点的分配和投递顺序分层考虑，降低了模型复杂度和问题耦合度。该方法解决了大规模任务节点场景下无人机群货物投递的任务分配和航迹规划问题，不仅保证了货物投递规划方案的稳定性和可行性，而且相比于部分已知方法所需的计算时间更少，计算效率更高，保证了方法的高效性。适用于解决灾后应急响应、“最后一公里”等现实生活中的货物投递问题。
主权项：1.一种基于知识引导邻域搜索的无人机群任务规划方法，其特征在于运用分治思想将任务目标点的分配和投递顺序分层考虑，包括如下步骤：步骤1：大规模任务节点场景无人机规划方案组成要素提取。通过分析大规模任务节点场景和无人机本身属性和特点，结合最终规划方案的要求，提取无人机规划优化问题组成要素，主要包括节点数量、节点位置坐标、节点需求、仓库位置、无人机数量、无人机容量、无人机速度、无人机电池容量、无人机飞行功率与能耗、无人机飞行时间等。分为场景要素和无人机要素两类。最终建立大规模节点场景的无人机群规划问题数学模型。步骤2：基于步骤1中提取的场景要素，随机化方式生成初始任务节点分配矩阵A，并初始化知识表示矩阵P。步骤3：基于任务节点分配矩阵A，通过分支定界算法计算每趟行程具体投递顺序，使用最长加工时间法则LPT将行程分配给无人机群，得到投递顺序决策矩阵X和无人机群任务规划矩阵D，两者共同组成了无人机群物资投递规划方案。步骤4：基于投递顺序决策矩阵X和无人机群任务规划矩阵D对应的无人机群物资投递规划方案，优化知识表示矩阵P。步骤5：根据知识表示矩阵P的信息并结合2-opt、交叉、交换等常见邻域搜索算子更新任务节点分配矩阵A。步骤6：判断当前是否已达到终止条件，若是，则输出当前投递顺序决策矩阵X和无人机群任务规划矩阵D，得到各无人机的投递路径以及任务执行时间。若否，则进入步骤3基于进化算法框架继续优化。
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百度查询： 南京涵浩科技有限公司 一种基于知识引导邻域搜索的无人机群任务规划方法
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