结合多目标优化的两步法陆空协同路径规划OA

无人机运动灵活但续航能力有限,地面车负载能力强但运动受路网约束。将地面车作为无人机的着陆平台可以充分结合各自优点。为了研究此类协同路径问题,本文考虑路网、无人机能量、空地汇合、任务目标等多种约束,以无人机航程、续航时间和任务总时间为多个优化目标,构建了多目标优化为主的陆空协同路径模型。为求解此模型,提出一种由单目标的蚁群算法和多目标NSGA-Ⅱ(nondominated sorting genetic algorithmⅡ)算法结合的两步法。使用蚁群算法求解地面车路径,多目标优化求解无人机路径,并通过信息素建立联系。为优化种群,将张角拥挤控制策略融入NSGA-Ⅱ中,并设计了一种优劣解距离法TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)从Pareto解中选择满足偏好的解。实验结果表明,两步算法配合紧密,同等条件下搜索到的无人机路径长度减少了8%。张角策略的加入使Pareto解在反世代距离(inverted-generational distance,IGD)和Spacing指标上分别提升了20%和25%。