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基于两阶段算法的多无人机船舶排放监测选址与路径优化
被引量：
1
1
作者
胡碟
胡志华
李姚娜
《中国航海》
北大核心
2025年第1期165-173,共9页
针对船舶与无人机同时运动和船舶航行不确定性的特点,建立多基站多无人机的选址路径随机规划模型。基于船舶(S策略)和无人机(D策略)构造子路径的序列插入解码算法,结合遗传算法与禁忌搜索算法,设计两阶段启发式算法。第一阶段考虑船舶...
针对船舶与无人机同时运动和船舶航行不确定性的特点,建立多基站多无人机的选址路径随机规划模型。基于船舶(S策略)和无人机(D策略)构造子路径的序列插入解码算法,结合遗传算法与禁忌搜索算法,设计两阶段启发式算法。第一阶段考虑船舶运动不确定性,采用禁忌搜索算法求解基站选址问题;第二阶段基于基站选址结果,采用遗传算法优化无人机监测路径。数值试验表明,在相同的应用场景中,相比于S策略,D策略可使结果优化7%且求解时间缩短50%;当基站选址考虑船舶航行不确定性时无人机飞行距离可缩短10%。飞行距离对无人机数量配置具有显著敏感性,在2个基站3~5架无人机的场景中,每增加1架无人机,飞行距离增加15%以上;不同场景中飞行速度提升5%,飞行距离平均减少5%左右。该方法可有效生成满足运动船舶的多无人机巡检路径,为海事监管领域提供技术支持。
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关键词
无人机
路径
问题
选址路径优化问题
船舶排放监测
遗传算法
两阶段算法
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职称材料
题名
基于两阶段算法的多无人机船舶排放监测选址与路径优化
被引量：
1
1
作者
胡碟
胡志华
李姚娜
机构
上海海事大学物流研究中心
出处
《中国航海》
北大核心
2025年第1期165-173,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2023YFE0113200)
上海市自然科学基金面上项目(23ZR1426500)。
文摘
针对船舶与无人机同时运动和船舶航行不确定性的特点,建立多基站多无人机的选址路径随机规划模型。基于船舶(S策略)和无人机(D策略)构造子路径的序列插入解码算法,结合遗传算法与禁忌搜索算法,设计两阶段启发式算法。第一阶段考虑船舶运动不确定性,采用禁忌搜索算法求解基站选址问题;第二阶段基于基站选址结果,采用遗传算法优化无人机监测路径。数值试验表明,在相同的应用场景中,相比于S策略,D策略可使结果优化7%且求解时间缩短50%;当基站选址考虑船舶航行不确定性时无人机飞行距离可缩短10%。飞行距离对无人机数量配置具有显著敏感性,在2个基站3~5架无人机的场景中,每增加1架无人机,飞行距离增加15%以上;不同场景中飞行速度提升5%,飞行距离平均减少5%左右。该方法可有效生成满足运动船舶的多无人机巡检路径,为海事监管领域提供技术支持。
关键词
无人机
路径
问题
选址路径优化问题
船舶排放监测
遗传算法
两阶段算法
Keywords
drone routing problem
location-routing problem
ship emissions detection
genetic algorithm
bi-stage heuristic algorithm
分类号
U698.7 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于两阶段算法的多无人机船舶排放监测选址与路径优化
胡碟
胡志华
李姚娜
《中国航海》
北大核心
2025
1
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