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申请/专利权人：上海工程技术大学
摘要：本发明涉及一种基于灵活子辅助任务的多目标进化无人机路径规划方法，采用基于灵活子辅助任务的多目标进化算法，对以多个无人路径的总长度和无人机安全系数为目标的无人机路径规划多目标优化问题进行多无人机路径的规划；计算种群个体的目标函数值，获取种群中最佳个体和最佳适应度函数值；通过竞争协作粒子群算子更新约束处理主任务与大规模主任务分别对应个体；根据当前迭代次数计算当前灵活子任务因子并激活对应子辅助任务，更新对应子辅助任务种群个体位置；基于迭代得到最佳个体确定无人机路径B样条曲线的控制点，进而得出多个无人机的路径。本发明可以最小化多无人机路径的总长度和飞行路径中的危险系数，从而给出近似最优的路径规划方案。
主权项：1.一种基于灵活子辅助任务的多目标进化无人机路径规划方法，其特征在于，所述方法构建以多个无人路径的总长度和无人机安全系数为目标的无人机路径规划多目标优化问题，并采用基于灵活子辅助任务大规模复杂约束多目标进化算法来完成多无人机路径的规划，具体步骤包括：随机初始化实数编码的种群矩阵，种群矩阵的每一行代表一个个体，并计算出对应的多目标优化问题的目标函数值；算法进入迭代，通过竞争协作粒子群算子更新约束处理主任务与大规模主任务分别对应种群的个体；根据当前迭代次数计算当前灵活子任务因子，基于当前灵活子任务因子和生成的随机数，判断激活并执行收敛性子辅助任务算子或者激活多样性子辅助任务算子；根据得到的所有新个体与原主任务种群中的个体，更新主任务种群，存储所设定种群规模的最优个体；根据所有新个体和对应任务的种群中的上一代个体，更新所有任务种群个体；当重复迭代直至达到最大迭代数，输出当前种群，根据种群中个体得到路径B样条曲线的控制点，得出完整路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海工程技术大学 基于灵活子辅助任务的多目标进化无人机路径规划方法
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