面向无人机草地修复的能耗敏感航迹设计与修复区域分配
神经与进化计算
2022-07-25 v2
摘要
草地修复是遏制草原生态退化的重要手段。为减轻大量人力劳动并提升修复效率，无人机凭借其全自动化能力颇具前景，但仍待开发利用。本文在规划草地修复时明确考虑无人机与草地退化的现实约束，推进了这一新兴技术。为此，首先将无人机赋能的修复过程数学建模为在无人机有限电池能量、草种重量、修复区域数量及其相应大小约束下无人机修复面积的最大化问题。接着我们分析发现，考虑这些约束后原问题呈现出两个冲突目标，即最短飞行路径与最优区域分配。因此，修复面积最大化实则成为一个由高度耦合的航迹设计问题与区域分配问题组成的复合问题。从优化视角看，这需要同时求解旅行商问题（TSP）与多维背包问题（MKP）两个NP难问题。为应对该复杂问题，我们提出一种称为CHAPBILM的协同优化算法，利用两问题间的相互依赖关系交错求解。多次仿真验证了航迹设计与区域分配间的冲突。所提协同优化算法的有效性也通过与不利用两问题间依赖关系的传统优化方法对比得到支持。结果表明，该算法以近最优方式成功求解了多个仿真算例。
引用
@article{arxiv.2204.04666,
title = {Energy-Sensitive Trajectory Design and Restoration Areas Allocation for UAV-Enabled Grassland Restoration},
author = {Dongbin Jiao and Lingyu Wang and Peng Yang and Weibo Yang and Yu Peng and Zhanhuan Shang and Fengyuan Ren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.04666},
year = {2022}
}