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| 稿件标题： | 基于改进混合粒子群算法的无人机协同充电路径规划 |
| 稿件作者： | 田雨露1,米志超1，周雁翎1,王海1,路颜霞2 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.03.026 |
| 科学编辑： | 李波 博士（西北工业大学副教授、博导） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 可充电传感器网络；无人机；路径分解；任务分配；路径规划 |
| 文章摘要： | 当无线可充电传感器网络(wireless rechargeable sensor networks,WRSNS)中分布大量传感器的情况下，单无人机为传感器网络充电不能够满足传感器对电量的实时需求，遂采用多无人机协同方式替代单无人机方式。在对多个无人机进行路径规划时，综合考虑无人机悬停和飞行时间，通过对多架无人机进行任务分配来实现公平性，使所有传感器完成充电的时间最短。针对一般模型无人机任务分配不均匀的情况，提出了一种路径分解算法（path decomposition algorithm,PDA），并通过改进的粒子群算法对每架无人机进行路径规划。仿真实验中路径分解算法结合改进粒子群算法分别对比了KTSPGA算法和KMEANS+LGPSO算法，在所有无人机完成任务最大时间上分别最大提升了11.72%和30.91%，也最大限度实现了多无人机之间的任务平均分配。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目(62171456） |
| 引用本文格式： | 田雨露,米志超，周雁翎，等.基于改进混合粒子群算法的无人机协同充电路径规划［J］.兵器装备工程学报，2023，44(03)：182-190. TIAN Yulu, MI Zhichao, ZHOU Yanling, et al.UAV collaborative charging path planning based on an improved hybrid particle swarm optimization algorithm［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(03)：182-190. |
| 出版时间： | 2023年3月 |
| 上线时间： | 2023年3月28日 |
| 浏览次数： | 1741 |
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