基于蚁群算法的无人机抢险救灾的优化方案

资 源 简 介

基于蚁群算法的无人机抢险救灾的优化方案

详 情 说 明

在自然灾害抢险救灾场景中，快速高效的无人机调度方案尤为关键。本文针对多无人机协同作业的优化问题，提出了一种基于蚁群算法的分层规划方案。该方法主要解决两个核心问题：最优路径规划和合理任务分配。

首先将复杂的抢险区域建模为多旅行商问题（MTSP），每个重灾区域视为需要访问的城市节点。蚁群算法通过模拟蚂蚁觅食行为中的信息素机制，能够在较短时间内为无人机群找到全局较优的访问路径。算法中每只"蚂蚁"代表一条可能的飞行路线，通过迭代计算和信息素更新，最终收敛到最优解。

考虑到实际抢险工作中各重灾区域的任务量差异，方案在获得基础最优路径后，进一步引入动态调整机制。系统会评估不同无人机分配方案的时间消耗，包括：1)单架无人机完成所有任务的总时长 2)多机协同作业时的最晚完成时间。通过比较这些方案的时效性，最终筛选出符合抢险时间约束的最佳组合。

这种分层优化策略既保证了全局路径的最优性，又能根据实时任务需求灵活调整无人机资源配置，特别适合电力抢修、物资投送等时效性强的救灾场景。相比传统单一算法，该方案显著提高了抢险效率，同时减少了无人机架次和能耗成本。