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应急测绘无人机资源多目标优化调度方法 被引量：16
1
作者 朱庆 韩会鹏 +4 位作者 于杰 杜志强 张骏骁 吴晨 沈富强 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期1608-1615,共8页
应急测绘中的无人机调度存在时空环境约束复杂、调度方案多样的特点,现有调度主要以人为经验判断为主,方案粗放不可靠,难以综合考虑应急过程中复杂多变的因素,结果的精准性与可靠性较低。为实现灾后应急测绘的快速响应,提出了一种无人... 应急测绘中的无人机调度存在时空环境约束复杂、调度方案多样的特点,现有调度主要以人为经验判断为主,方案粗放不可靠,难以综合考虑应急过程中复杂多变的因素,结果的精准性与可靠性较低。为实现灾后应急测绘的快速响应,提出了一种无人机资源的快速调度方法,综合考虑应急测绘任务需求、优先级、时间窗、作业区域地理环境和无人机测绘资源能力等约束条件,构建了以任务成果收益效率最大化、任务完成率最大化以及调度风险最小化等为多优化目标的应急测绘无人机资源调度模型,并运用蚁群算法实现对模型的求解。实验结果验证了调度方法的有效性。 展开更多
关键词 应急测绘 无人机调度 任务分配 蚁群算法
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考虑海风及恶劣天气的在航船舶尾气多机型无人机监测研究
2
作者 刘保利 李志纯 +1 位作者 郑建风 余德平 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1714-1730,共17页
考虑海风及恶劣天气所造成的中断影响,研究了在航船舶尾气无人机监测问题.针对海洋气象复杂多变的特点,提出了滚动计划框架,重点考虑船舶可服务时间窗、船舶实时和动态位置、无人机最大遥传距离、飞行速度与电池电量限制及多机型无人机... 考虑海风及恶劣天气所造成的中断影响,研究了在航船舶尾气无人机监测问题.针对海洋气象复杂多变的特点,提出了滚动计划框架,重点考虑船舶可服务时间窗、船舶实时和动态位置、无人机最大遥传距离、飞行速度与电池电量限制及多机型无人机配置等现实因素,以船舶监测收益最大化为目标,构建了无人机-机站-船舶时空网络模型,设计了融入启发式策略的拉格朗日松弛算法求解模型,给出了问题的上界和下界.通过数值实验,验证了模型及算法的有效性,并分析了无人机机型和风力强度的影响,可为海风及恶劣天气下在航船舶尾气多机型无人机监测提供决策支持. 展开更多
关键词 排放控制区 船舶尾气监测 无人机调度 时空网络模型 拉格朗日松弛算法
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基于森林火灾热点数据的无人机优化组合调度研究 被引量：1
3
作者 李梦谣 吴梦青 +2 位作者 陈天齐 高欣慧 赵倩 《林业调查规划》 2022年第2期65-69,共5页
以澳大利亚东南部森林火灾为例,收集大量相关数据,利用ArcGIS分析得到火灾热点图,采用人工蜂群算法求解出无人机传输信号的最短路径,再根据多目标线性规划实现SSA无人机和无线电中继无人机的最优组合。通过分析地形对无人机信号传输的影... 以澳大利亚东南部森林火灾为例,收集大量相关数据,利用ArcGIS分析得到火灾热点图,采用人工蜂群算法求解出无人机传输信号的最短路径,再根据多目标线性规划实现SSA无人机和无线电中继无人机的最优组合。通过分析地形对无人机信号传输的影响,建立了中继无人机选址优化模型,通过GIS空间分析法和免疫优化算法求得优化后无线电中继无人机的最优位置。该系统利用火灾热点数据,综合考虑观测及通信任务的需求和地形影响,实现了SSA无人机和无线电中继无人机的组合调度以及优化选址,为大型森林火灾扑救工作提供了研究思路。 展开更多
关键词 森林火灾热点 无人机调度 人工蜂群算法 GIS空间分析 免疫优化
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无线传感器网络数据收集的多无人机调度算法研究 被引量：2
4
作者 张俊琪 《现代计算机》 2021年第4期33-37,共5页
目前,物联网技术已取得飞速发展。物联网设备应用于环境监测、建筑监测、森林监测,无线传感器就是其中的一种。传统的无线传感器采用多跳的方式将收集到的数据传给基站。但是,此方法在大规模传感器网络中会损失大量的能量,一旦能量耗尽... 目前,物联网技术已取得飞速发展。物联网设备应用于环境监测、建筑监测、森林监测,无线传感器就是其中的一种。传统的无线传感器采用多跳的方式将收集到的数据传给基站。但是,此方法在大规模传感器网络中会损失大量的能量,一旦能量耗尽传感器就会停止工作,因此,我们采取部署多无人机的方式去收集无线传感器网络的数据,一方面无人机具有简单、灵活、方便部署的特点。其次,无人机能够跨越危险地带,这是传统只能在地面的可移动基站所不具备的特点。本文提出两种算法,分别是在无邻域和有邻域的情况下。最后通过仿真实验证明所提出的算法的有效性。 展开更多
关键词 移动数据收集 多无人机调度 无线传感器网络
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基于两阶段鲁棒优化的无人机载机平台调度问题 被引量：8
5
作者 何勇 张成义 李姗姗 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2020年第6期838-848,864,共12页
基于“载机平台+无人机”服务模式,研究需求不确定情形下的载机平台调度问题.以调度期总成本最小为目标,建立两阶段鲁棒优化模型.第一阶段,在需求不确定的情况下提前确定载机平台的使用数量和调度路径;第二阶段,基于第一阶段的决策结果... 基于“载机平台+无人机”服务模式,研究需求不确定情形下的载机平台调度问题.以调度期总成本最小为目标,建立两阶段鲁棒优化模型.第一阶段,在需求不确定的情况下提前确定载机平台的使用数量和调度路径;第二阶段,基于第一阶段的决策结果和不确定需求集,确定最差情形下的需求分配方案.模型采用L型算法求解.数值实验表明,鲁棒优化的效率优于随机规划,通过适当放松模型鲁棒性可以大幅提高决策经济性.面对不确定需求,系统会优先调整载机平台的调度路径,其次考虑增加载机平台的数量,调度方案呈现出渐进式调整的特点. 展开更多
关键词 载机平台调度 顾客需求不确定 两阶段鲁棒优化 L型算法
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