基于进化算法的多无人机协同航路规划

资 源 简 介

基于进化算法的多无人机协同航路规划

详 情 说 明

近年来随着无人机技术快速发展，多无人机协同执行任务成为研究热点。其中航路规划作为核心环节，需要综合考虑避障、能耗和协同效率等多重约束条件。

进化算法因其全局优化特性，特别适合解决此类复杂优化问题。其核心思想是通过模拟自然选择过程，逐步迭代出最优航路方案。具体实现中需要解决三个关键问题：

首先是编码设计。常见的包括直接航点坐标编码或参数化曲线编码，需要平衡解空间大小与计算效率。

其次是适应度函数构建。需融合路径长度、威胁规避、时间同步等指标，通过加权方式实现多目标优化。

最后是进化算子设计。交叉算子可采用分段重组方式，变异算子则需保持路径连续性。针对无人机群特有的协同要求，还需引入群体智能机制，如信息素共享策略。

相比传统规划方法，进化算法能更好处理动态环境和多机约束，但存在收敛速度慢的缺点。当前研究热点集中在混合算法设计，如结合强化学习进行局部加速。未来随着量子计算发展，进化算法在处理超大规模机群规划方面将展现更大潜力。