一种无人机飞行任务调度方法技术

本发明专利技术公开了一种无人机飞行任务调度方法，包括以下步骤：(1)建立决策变量；(2)设置目标函数；(3)建立约束条件；(4)编码生成初始染色体；(5)设置参数，用可变邻域启发寻优生成初始化种群；(6)根据个体适应度计算选择概率，根据概率选择父代；(7)对随机选择出的两个父代按照自适应交叉概率大小进行变异交叉操作；(8)将原有的父代和新生成的下一代按适应度排名选出作为下一代的个体；(9)将步骤（8）得到的子代加入种群，重复步骤（6）‑（8）直到迭代次数达到最大；本发明专利技术提高了无人机飞行任务调度的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无人机任务调度，具体涉及一种无人机飞行任务调度方法。

技术介绍

1、无人机技术作为近年来快速发展的技术之一被广泛应用于物流配送等各个方面。要解决的关键问题之一是多架无人机的飞行任务调度的问题。

2、无人机飞行任务调度是通过互相协作合理分配任务的方式来减少任务的时间以及配送成本。它是一个多目标、多约束条件的组合优化问题。目前的多无人机飞行任务调度方法主要有基于扩展契约网络协议的分布式分组协同动态任务分配方法、混合整数线性规划任务分配法、半随机q学习算法、自适应遗传法等。以上方法在应用到路径规划的过程中各有优缺点。遗传算法全局搜索能力强，局部搜索能力较弱，遗传算法求解过程中初始选择随机性较大、收敛速度慢、优秀的个体容易发生变化、容易陷入局部最优，往往只能得到次优解而不是最优解。

技术实现思路

1、专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种无人机飞行任务调度方法，建立了以管理成本、运输成本、延迟惩罚为基础的综合飞行成本最低为目标的代价函数；考虑无人机的航程、负载等约束条件，构建多机任务分配模本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种无人机飞行任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种无人机飞行任务调度方法，其特征在于，步骤（1）具体如下：假设有n架无人机，记无人机的集合为U，则有，其中，；表示其中的任意一架无人机；配送的需求点有m个，每个需求点对应一个配送任务，任务集合为T，则有，其中，j=1,2…m 表示其中的任意一个配送任务；任务需求点的数量大于无人机的数量，即m>n；无人机在执行完飞行任务后将无人机最终返回原始位置过程记为；则任务分配模型的决策变量公式如下：

3.根据权利要求1所述的一种无人机飞行任务调度方法，其特征在于，步骤（2）公式如下：目...

【技术特征摘要】

1.一种无人机飞行任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种无人机飞行任务调度方法，其特征在于，步骤（1）具体如下：假设有n架无人机，记无人机的集合为u，则有，其中，；表示其中的任意一架无人机；配送的需求点有m个，每个需求点对应一个配送任务，任务集合为t，则有，其中，j=1,2…m 表示其中的任意一个配送任务；任务需求点的数量大于无人机的数量，即m>n；无人机在执行完飞行任务后将无人机最终返回原始位置过程记为；则任务分配模型的决策变量公式如下：

3.根据权利要求1所述的一种无人机飞行任务调度方法，其特征在于，步骤（2）公式如下：目标函数f设置为：

4.根据权利要求1所述的一种无人机飞行任务调度方法，其特征在于，步骤（3）中，约束条件包括：

5.根据权利要求1所述的一种无人机飞行任务调度方法，其特征在于，步骤（3）中，约束条件还包括：

6.根据权利要求1所述的一种无人机飞行任务调度方法，其特征在于，步骤（5）中，设置最大进化代数m，决策变量、目标函数、约束条件、种群规...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓，毛烨炳，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：