无人机集群路径规划：智能优化算法研究综述

"这篇论文是《面向无人机集群路径规划的智能优化算法综述》，由杨旭、王锐和张涛撰写，发表在2020年11月的《控制理论与应用》杂志第37卷第11期上。论文主要探讨了无人机集群路径规划中的智能优化算法的应用和未来发展，涵盖了路径规划模型、智能优化算法的类型及其优缺点，并对领域未来趋势进行了分析。关键词包括无人机集群、路径规划、智能优化和仿生算法。" 无人机集群路径规划是未来智能化作战的关键技术之一，涉及到多架无人机协同完成任务。路径规划作为首要问题，其复杂性在于需要考虑环境的动态变化、无人机的性能限制以及协作效率等因素。智能优化算法在这种背景下被广泛应用，它们能够处理高维度、非线性和复杂优化问题，为无人机集群寻找最优或近似最优的飞行路径。 论文首先概述了无人机集群路径规划模型，包括规划空间的表示方法，如栅格法、拓扑图和连续空间表示；规划目标，如最小化飞行时间、能耗或风险；以及规划约束条件，如避障、通信范围和任务顺序等。这些因素共同决定了路径规划问题的特性。 接下来，论文详细梳理了基于智能优化算法的研究，如遗传算法、粒子群优化、模拟退火、蚁群算法、蜂群算法和深度学习等。每种算法都有其独特的优点和局限性。例如，遗传算法具有全局搜索能力，但可能陷入早熟；粒子群优化易于实现，但易受初始设置影响；而深度学习可以学习复杂的环境模式，但需要大量数据训练。 此外，论文还讨论了仿生算法在无人机集群路径规划中的应用，如蝙蝠算法、鱼群算法等，这些算法模仿自然界生物的行为，能在一定程度上提升路径规划的效率和适应性。 最后，作者对未来发展方向进行了分析，指出智能优化算法需要进一步结合机器学习、多代理系统和实时决策等技术，以提高路径规划的实时性、灵活性和自主性。同时，随着硬件技术的进步，更高效的硬件平台将为智能优化算法提供更强的计算能力，支持更大规模的无人机集群路径规划。 这篇综述论文为读者提供了无人机集群路径规划的全面视角，对于理解该领域的最新研究进展和未来挑战具有重要价值。