CN119440055A 基于多目标粒子群优化的多无人机海上搜救路径规划方法 （大连海事大学）_第1页
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基于多目标粒子群优化的多无人机海上搜本发明公开了一种基于多目标粒子群优化先覆盖高风险区域和最小化能源消耗为目标指多目标优化，为每架无人机制定精确的飞行路2S2：采用四边形网格分解方法对所述二维搜救S3：通过混合高斯模型计算待搜救目标在所述分解后的2.根据权利要求1所述的基于多目标粒子群优化的多无人机海上搜救路径规划方法，3.根据权利要求2所述的基于多目标粒子群优化的多无人机海上搜救路径规划方法，ii3ii4.根据权利要求1所述的基于多目标粒子群优化的多无人机海上搜救路径规划方法，B＝[S/d]根据实际需求对所有网格的位置进行调整，确保所有5.根据权利要求4所述的基于多目标粒子群优化的多无人机海上搜救路径规划方法，4对待搜救目标在每个网格的分布概率进行归一化处理，确保概率地图i,j)和P(ci,j)分别表示对应网格点归一化后根据不同海域条件调整每个高斯分布的参数，以模拟不同海域6.根据权利要求3所述的基于多目标粒子群优化的多无人机海上搜救路径规划方法，2)在传统粒子群优化算法的个体最优与全局最优5pk67[0009]S3：通过混合高斯模型计算待搜救目标在所述分解后的8[0037]根据实际需求对所有网格的位置进行调整，确保所有网格都在二维搜救区域内9)和P(ci,j)分别表示对应网格点归一交叉操作首先让单个粒子分别与其个体最优集合进行交叉，然后与群体最优集合进行交[0066]图1为本发明中基于多目标粒子群优化的多无人机海上搜救路径规划方法的流程[0080]本实施例提供了一种基于多目标粒子群优化的多无人机人机在执行任务时应尽可能提高搜索效率、降低能耗以适应大范围搜索并避免发生碰撞。-1和πk≥0；N(xl,E)表示二维高斯分布；μk为均值，代表目标可能存在的中心位)和P(ci,j)分别表示对应网格点归一[0125]具体地，路径安全性目标函数Lc(t)用于评估无人机搜救过程中避免路径重叠和[0134]传统粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)主要包括以下几个部动态调整搜索权重、构建最优解集合和添加惩罚函数提升算法的全局搜索能力和收敛速i本实施例中引入自适应权重调整机制，根据搜索进程动态调整个体和全局最优解的权重，交叉操作首先让单个粒子分别与其个体最优集合进行交叉，然后与群体最优集合进行交各搜救区域的搜索覆盖率达到100搜索区域重叠率均为0且显著增强了路径规划的

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