【摘 要】
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抚顺清原县位于辽宁省东部山区,地处低洼地带,毗邻浑河,地势沿浑河谷平原向西逐步低缓,历年都是洪涝灾害的高发地区。当灾害突发时,很多人员被困至受灾点,由于道路交通系统严重受损,短时间大量应急救援物资难以送达。无人机作为新型的物流配送工具,不受地面交通状况限制,可以及时地将应急物资送至受灾点,提高应急物资配送效率,减少受灾人员伤亡。而在无人机运输过程中,可能会遇到高建筑物或天然地形等障碍,因此对无人机
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（32071685）; 国家自然科学基金青年项目（3160453）; 黑龙江省自然科学基金联合引导项（LH2019C002）
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抚顺清原县位于辽宁省东部山区,地处低洼地带,毗邻浑河,地势沿浑河谷平原向西逐步低缓,历年都是洪涝灾害的高发地区。当灾害突发时,很多人员被困至受灾点,由于道路交通系统严重受损,短时间大量应急救援物资难以送达。无人机作为新型的物流配送工具,不受地面交通状况限制,可以及时地将应急物资送至受灾点,提高应急物资配送效率,减少受灾人员伤亡。而在无人机运输过程中,可能会遇到高建筑物或天然地形等障碍,因此对无人机应急物资配送路径进行合理规划,可以实现避障同时配送路程最短,缩短配送时间,进而提高应急物资的配送效率。在路径规划中,蚁群算法具有鲁棒性强以及正反馈的特点,在解决组合优化问题具有其他启发式算法无法替代的优越性。本文针对清原县洪涝灾害应急物资配送这一实际问题,分别对清原县应急物资配送全局路径规划问题和局部路径规划问题进行建模,采用改进的蚁群算法对模型求解,并对算法改进前后规划方案进行比较,得到清原县洪涝灾害无人机应急物资配送路径规划方案。首先,根据无人机自身最大运载量和最大满载飞行距离的限制,建立洪涝灾害下无人机应急物资配送全局路径规划模型,达到应急物资配送任务的全覆盖,并且为使无人机配送效率最大化,每个受灾点的物资配送任务仅有一架无人机为其执行配送任务。对清原县洪涝灾害发生时受灾情况和应急物资信息进行采集,以无人机派遣数量最小化和无人机总配送路径最小为目标建立目标函数,并用权重加和法,将两个目标函数转化为无人机应急物资配送总成本最小的单目标约束函数,并采用蚁群算法对模型求解。但是由于传统蚁群算法自身缺陷,容易产生局部最优解,为完成最优全局路径规划,提高无人机满载率,对蚁群算法进行优化。（1）为避免算法中会出现的蚁群停滞搜索的现象,将信息素限制在一个范围内,并且只对最优路径实行信息素全局更新,够使蚂蚁朝着更多方向寻优;（2）为提高无人机满载率提高算法寻优质量,增添无人机配送满载率Z以及权重γ来影响下一点转移概率。将优化前后算法的规划结果相比较,得到清原县无人机应急物资配送全局路径规划方案。其次,根据无人机自身最大爬升角度和最大转弯角度的限制,建立洪涝灾害下无人机应急物资配送局部路径规划模型。根据得到的清原县应急物资配送全局路径规划方案,以及清原县的地形情况,对无人机进行物流配送作业中存在飞行障碍的区域进行三维环境建模,以无人机飞行路径长度最小为目标函数,并采用蚁群算法对模型求解。由于传统蚁群算法自身缺点,以及规划出来的路径爬升与转弯较多,为完成最优局部路径规划,对蚁群算法进行优化。（1）为避免算法中会出现的蚁群停滞搜索的现象,将信息素限制在一个范围内,并且只对最优路径实行信息素全局更新,够使蚂蚁朝着更多方向寻优。（2）为了能够降低无人机做无用的爬升俯冲以及多余的转弯,提高算法寻优质量,加入无人机纵向移动距离E以及权重σ与无人机横向移动距离G以及权重μ来影响下一点转移概率。（3）为了降低无人机路径规划的盲目性,优化启发因子,加强无人机路径规划中对路径终点方向的探索能力,将优化前后算法的规划结果相比较,得到清原县无人机应急物资配送局部路径规划方案。
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