"无人机协同巡查与救援优化研究——2017年"

2017年研赛A题优秀论文----作者：朱伟明 摘要：本文基于最优化理论，研究了多无人机在协同巡查、救援和数据传送等方面的规划问题。主要通过数学思维中的“化零为整”思想对不同海拔高度进行了分类和均一化处理，将三维空间问题转化为二维平面问题，从而简化了问题。并且运用了模拟退火算法、遗传算法等不同的算法求解多无人机协同巡查、救援和数据传送问题。本文的创新之处在于根据无人机巡查或探测面积的不同来离散化目标区域。 正文： 随着无人机技术的不断发展，无人机在各个领域的应用也越来越广泛。尤其是在抢险救灾中，无人机的优势得到了充分的体现。然而，如何合理规划和运用多无人机来协同巡查、救援和传送数据，仍然是一个具有挑战性的问题。 本文以最优化理论为基础，针对多无人机协同巡查、救援和数据传送等规划问题展开研究。首先，根据数学思维的“化零为整”思想，将不同的海拔高度进行了分类和均一化处理。通过这种处理方式，将原本的三维问题转化为了二维平面问题，从而简化了问题的复杂度。 在问题求解的过程中，本文采用了模拟退火算法、遗传算法等不同的算法。模拟退火算法基于随机搜索的思想，通过随机选择解空间中的解，并逐步接受不断优化的解，从而找到全局最优解。而遗传算法则是模拟生物进化过程的一种优化算法，通过对解进行交叉、变异和选择等操作，逐步优化解的质量。 通过运用这些算法，本文成功地解决了多无人机协同巡查、救援和数据传送的问题。特别值得一提的是，本文在目标区域离散化方面进行了创新的尝试。根据无人机巡查或探测面积的不同，将目标区域进行离散化处理，以便更好地规划无人机的行动路径。 总之，本文通过基于最优化理论的研究，成功地解决了多无人机在协同巡查、救援和数据传送方面的规划问题。其中的创新之处在于利用数学思维中的“化零为整”思想，将三维问题转化为二维问题，并运用了模拟退火算法、遗传算法等不同的算法进行求解。另外，本文还通过目标区域的离散化处理，提高了无人机行动路径的规划效果。这些研究成果对于进一步推动无人机在抢险救灾中的应用具有重要意义。 关键词：最优化理论，无人机，协同巡查，救援，数据传送，化零为整，模拟退火算法，遗传算法，离散化处理