基于遗传算法的军事物流运输计划

针对军事物流运输中车辆装载和车辆路径的组合问题进行研究,建立车辆装载和车辆路径组合问题的目标优化模型。通过改进遗传算法对模型求解,得到了较为满意的结果,可以在满足多车型多品种货物配送约束的条件下,实现运输车辆最少、车辆满载率高、车辆运输路径最短的目标。     

多仓库下物流无人机协同配送方法

无人机以其快捷、低成本优势,在物流配送中可以实现高效的包裹配送,但也存在着运行时间短、载重不足等缺点。针对当前配送建模考虑因素不够全面的问题,构建了基于能耗变化、混合时间窗和同时取送货的多仓库物流无人机配送模型,以实现配送经济成本最低。与经典的多基地车辆路径问题相比,文中研究的问题没有限制无人机出发和返回的仓库,旨在最大限度地减少无人机的数量和所有无人机行驶的总距离。为进一步优化物流无人机配送成本,针对遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)寻优能力较差的问题,引入大规模领域搜索算法(LargeNeighbor-hoodSearchAlgorithm,LNS)作为局部搜索算子,进而提出基于改进 GA(ImprovedGA,IGA)的物流无人机协同配送算法。经仿真测试以及 Solomn标准数据验证,该算法较传统 GA在降低配送成本方面成效明显。     

基于HTGVNS算法的卡车与无人机协同配送方法

在现代物流中,针对最后一公里配送中的成本高昂、耗时长、道路不易通行等难题,首次引入卡车与无人机协同配送模式,并以总配送时间最小化为目标,建立混合整数规划模型(MIP)。提出一种新的混合禁忌可变邻域搜索算法(HTGVNS)进行求解。算法利用旅行商问题(TSP)求解器和系统性邻域变化的探索能力求解卡车路径,将客户分配给无人机形成聚类,再使用禁忌搜索过程来优化无人机路径。通过求解不同规模算例验证了所建模型的可行性和算法的有效性。结果表明卡车与无人机协同配送模式能有效地减少配送时间,提高配送效率。     

基于风险地图的城市物流无人机路径规划研究

近年来物流无人机技术迅猛发展,但城市低空空域的复杂性、电磁环境的干扰以及城市内居民的生命财产安全都对物流无人机在城市的推广提出挑战。在此背景下,研究评估无人机运行综合风险并生成的风险地图,以无人机运输安全性、经济性和路径平滑程度为目标规划无人机全局路径,并增加对无人机航线保护区结构的约束。在原始NSGA-III算法的基础上对航路点选择机制、交叉和变异操作进行改进,使算法更适应路径规划的需求。实验证明,模型能有效地避开禁飞区,确保路径的多样性、经济性和安全性,为物流运输经营者和低空空域监管方提供高质量、多样化的备选路径,满足不同决策者需求,为无人机城市物流活动的安全高效运行提供有效的解决方案。     

城市物流无人机飞行任务剖面构建与优化

无人机应用于物流行业中末端配送环节已成为未来的发展趋势。针对现有物流无人机路径规划研究中对起飞、爬升、下降、着陆及备降等飞行任务剖面考虑较少的问题,提出了完整飞行任务剖面构建与优化的方法。首先,通过实际调研,建立物流无人机飞行任务剖面及参数化表达方法。然后,建立各阶段飞行任务剖面的数学模型,并基于模拟退火算法和粒子群算法对物流无人机飞行任务剖面进行优化。研究结果表明,优化后的飞行任务剖面耗能显著优于原始任务剖面,并可提高运行效率。     

基于多指标动态优先级的无人机协同路径规划

针对复杂城市环境下多无人机（UAVS）协同巡检、配送等任务,提出一种基于多指标动态优先级的协同路径规划方法,以节省运行成本和增加任务效率。综合考虑碰撞风险、总路程、等待时间等指标构建动态优先级模型,并在优先级单边避碰机制下,定制组合规避策略以处理局部冲突,更好地权衡协同规划效率和路径质量。针对无人机个体路径规划,在Lazy Theta*算法基础上引入拥堵权值地图,引导无人机避开拥堵区域,降低冲突发生可能性。对比仿真试验表明：提出的个体规划算法可以减少拥堵区域和降低拥堵持续时间,提出的多指标动态优先级协同规划算法相比于飞行时间驱动的动态优先级,能够提高规划效率和结果最优性。     

多投递下带时间窗的卡车与无人机协同配送问题

无人机因其碳排放少、灵活性高、成本低等优势被越来越多地用于物流配送。考虑到无人机单投递情况下负载利用不足和卡车在客户点等待客户时间窗开启过程的时间损失,针对带时间窗的卡车与无人机协同配送问题进行优化,提出一种多投递下带时间窗的卡车与无人机协同配送(VRPDTW-MD)问题。提出了基于VRPDTW-MD特点的遗传算法对其求解,算法中,设计了多种交汇节点变异算子、交汇节点修复算子和服务节点交叉算子,用于调整卡车与无人机相互之间的交会点以及访问点。通过不同类型与规模算例求解验证了问题和算法的有效性,分析了不同卡车与无人机协同配送模式对运营成本的影响,为“卡车+无人机”模式的配送路径规划提供决策依据。     

面向数字化车间的工装配送方法研究

工装配送是数字化车间智能物流的关键环节,工装配送的及时、准确直接决定着生产运行的顺利与稳定。针对制造资源有限约束情况下的数字化车间,提出了包括车间现场互借以及车间工装库配送的工装配送模式。提出了一种改进的遗传算法,建立包括工位满意度、工装相似度和配送车辆数的目标函数,求解带模糊预约时间的多工位混合配送的配送方案,实现数字化车间中工装的精准配送。最后通过一个具体的生产排程,验证了算法的有效性。     

无人机路径规划中的环境和威胁模型研究

为了提高无人机执行任务时的突防能力,在进行飞行路径规划时必须对战场环境中的威胁环境进行评估,而威胁环境中的威胁估计与飞机被雷达或类似的传感器探测出的风险度有关,需要考虑的信息包括无人机传感器范围内的威胁位置和强度.路径规划算法依赖于路径规划空间的建模方式,包括环境建模和威胁源建模.目前针对规划空间环境和威胁模型的建模方法缺乏系统分类和论述.分析了战场环境的建模方法,研究了规划空间的离散建模方式,根据无人机飞行过程中可能遭遇的威胁类型进行威胁源类型的划分,并针对三种威胁类型分别建立威胁风险模型,为无人机在复杂环境下的路径规划实现做了参数准备.     

带权值的规划图在物流车辆规划调度系统中的运用

图规划算法在智能规划的研究和发展中具有重要的意义和价值,它采用图的方式来求解规划问题,提出了用于规划的"规划图"概念[1].利用在规划图的动作-添加效果边上增加权值,用来表示动作产生这些效果的代价,从而将物流车辆规划调度问题中的车辆路线分配问题转化为简单的单一车辆路线安排问题进行求解.并由此开发出了适合于中小型物流公司用于调度车辆来实现智能化配送的规划调度系统.通过模拟测试,效果良好.显示了图规划在实际运用中具有重要的研究价值.     

海上无人机多机协同巡检航迹规划方法

随着无人机技术应用的不断深入,如何提高无人机编队的协同能力及在复杂动态环境的自适应性,已成为“集群智能”的 1个重要研究方向。文章对海上无人机多机协同航迹规划整体流程进行了分析,分别阐释了静态和动态场景下的多机协同规划方法。静态场景下主要采用分支定界法建立静态问题模型,为每架无人机划分作业区域、生成作业路径,使得整个巡检作业的航迹长度代价与作业时间代价最小;动态场景下主要针对气象变化、连续跟监、海域变化 3种突发场景,侧重于协同决策和路径规划设计对应的目标函数,采用启发式算法为整个巡检作业进行自适应航迹规划,以确保安全性和效率性。实验结果显示,无人机协同路径规划能够根据环境变化和任务需求动态调整多无人机的巡检路径,快速给出不同突发情况下的最佳动态调整方案,以应对复杂的海上环境并动态规避障碍物。     

由美军无人机系统的发展引发的思考

简要介绍了目前美军无人机的研制发展和装备情况，着重分析了当前美军无人机发展的三大特点，即作战区域覆盖全球、作战任务类型繁多，大量新技术的应用以及强调无人机的能力和智能化程度。并对我国无人机的发展提出了系统规划无人机平台体系，改研和新研协调发展以及重视反无人机战术技术研究的建议。     

Study on UAV Path Planning Approach Based on Fuzzy Virtual Force

This article proposes a novel fuzzy virtual force (FVF) method for unmanned aerial vehicle (UAV) path planning in complicated environment. An integrated mathematical model of UAV path planning based on virtual force (VF) is constructed and the corresponding optimal solving method under the given indicators is presented. Specifically, a fixed step method is developed to reduce computational cost and the reachable condition of path planning is proved. The Bayesian belief network and fuzzy logic reasoning theories are applied to setting the path planning parameters adaptively, which can reflect the battlefield situation dynamically and precisely. A new way of combining threats is proposed to solve the local minima problem completely. Simulation results prove the feasibility and usefulness of using FVF for UAV path planning. Performance comparisons between the FVF method and the A* search algorithm demonstrate that the proposed approach is fast enough to meet the real-time requirements of the online path planning problems.     

无人机航迹规划算法

无人机是现代战场实施侦察、打击的有力武器,它的发展备受关注。无人机航迹规划源于机器人运动规划,它是无人机应用研究的核心内容,对提高无人机系统在复杂战场的作战能力起着关键作用。无人机战场环境日益复杂,在强拒止、强电磁环境下,航迹规划对自主性和智能化有更高的要求,传统单一约束的算法已不能满足现今的战场需求。文章系统梳理了 5类无人机航迹规划算法中的几种常用算法及其改进算法,归纳了这些算法的原理、优缺点及适用条件,指出现阶段存在的问题与无人机航迹规划算法面临的挑战。综述表明,航迹规划算法必然向着智能化发展,自主识别和智能决策是改进、优化算法的关键。     

有人/无人机协同作战运用研究现状与展望

有人/无人机协同是未来作战样式的重要发展方向,对于加快发挥无人机装备的作战价值,与有人机形成优势互补、协同高效的作战体系具有重要意义。首先,总结了近年来国内外在有人/无人机协同作战方面的重点研究项目进展;然后,阐明了有人/无人机协同作战的协同关系与指挥架构,并从规划控制的角度梳理了该领域涉及的关键技术(主要包括协同任务分配、协同航迹规划以及协同飞行控制);最后,对未来有人/无人机协同作战运用的研究发展方向进行了总结和展望。     

无人机跟踪运动目标航迹规划算法

对无人机跟踪运动目标的原理进行了分析,设计了跟踪系统的动力学模型,提出了一种基于切线法的航迹规划算法。在动力学约束条件下实现了对无人机的航迹、速度、加速度等的最优控制,从而解决了无人机跟踪运动目标问题,并给出了算法的具体设计步骤。仿真结果表明,该算法能够快速、有效地为无人机规划出跟踪运动目标的最优航迹。     

多植保无人机协同路径规划

为实现多植保无人机（UAVs）协同作业，并提高作业效率，提出了一种基于改进粒子群优化（PSO）的多植保无人机协同路径规划算法。根据作业区域的形状面积和植保UAV的作业参数划分各架UAV作业区域，采用栅格法生成各区域全覆盖作业航线。以各架植保UAV各架次植保作业距离为算法寻优变量，在确保各架UAV补给时间满足间隔分布约束条件下，综合考虑补给总次数、返航补给总时间、总耗时和最小补给时间间隔4项因素，并构成目标函数，通过采用改进PSO算法，实现了对各UAV返航顺序和返航点位置的寻优。仿真分析结果表明，相较于最大作业距离规划和最小返航距离规划，本文提出的规划算法表现出了较优的性能和较好的作业区域适应性，证实了其有效性和实用性。     

Topology tracking of dynamic UAV wireless networks

Wireless network is the communication foundation that supports the intelligentization of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) swarm. The topology of UAV communication network is the key to understanding and analyzing the behavior of UAV swarm, thus supporting the further prediction of UAV operations. However, the UAV swarm network topology varies over time due to the high mobility and diversified mission requirements of UAVs. Therefore, it is important but challenging to research dynamic topology inference for tracking the topology changes of the UAV network, especially in non-cooperative manner. In this paper, we study the problem of inferring UAV swarm network topology based on external observations, and propose a dynamic topology inference method. First, we establish a sensing framework for acquiring the communication behavior of the target network over time. Then, we expand the multi-dimensional dynamic Hawkes process to model the communication event sequence in a dynamic wireless network. Finally, combining the sliding time window mechanism, the maximum weighted likelihood estimation is applied to inferring the network topology. Extensive simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

有人机/无人机协同任务控制系统

针对有人机/无人机协同任务控制系统的设计和实现问题展开研究。结合有人机/无人机协同控制过程的特点,提出了基于自然语言接口方式的有人机/无人机协同任务控制系统结构。在此基础上,分析了系统模块的关键内容,设计了面向有人机与无人机交互过程的任务指令格式,提出了基于优先级的任务模式调度策略,针对无人机的典型任务模式,讨论了航路规划的计算方法选择,最后构建了有人机/无人机协同任务仿真环境。仿真试验结果验证了整体方法的可行性。