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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种面向应急物资投送任务的无人机路径规划方法，属于路径规划技术领域，解决了现有技术中缺少指导搜索的有效策略、问题规模较大且固定、容易陷入局部最优和问题求解速度慢效率低的问题。本发明使用神经网络学习已知问题的最优解，用于在新场景下预测各个节点连边概率，以预测结果为启发式信息对信息素矩阵进行初始化，为搜索创造良好开端；使用k‑means方法将救援点分成多组求解，减少问题规模，并根据搜索状态自适应变更分治规模，有效增强分治的多样性，帮助算法跳出局部最优；在蚁群算法中加入解修复机制和局部搜索算法，有效提升局部探索性能和解的利用效率，求解高效快速，缩短救援物资配送等待时间，高效规划无人机配送路径。
主权项：1.一种面向应急物资投送任务的无人机路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.从多场站有容量约束的车辆路径规划问题最优解中提取第一类节点的特征，用于训练神经网络；S2.在面向应急物资投送任务的无人机路径规划场景下，提取第二类节点的特征，使用训练好的神经网络预测各个第二类节点间的连边概率，构建信息素矩阵；使用分治策略将第二类节点中的救援点分成多个救援点组，每个救援点组对应一个子问题；基于信息素矩阵，使用蚁群算法求解子问题优化各个救援点组，将各个救援点组的求解优化结果拼成总问题的解；持续更新救援点组，对其求解优化，直至蚁群算法收敛。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种面向应急物资投送任务的无人机路径规划方法
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