无人机协同调度优化：面向灾难数据采集的成本与时间研究

"面向灾难数据采集的多无人机协同调度研究_谭芯.pdf" 本文重点探讨了在灾难环境下，如何有效地利用多无人机进行数据采集的协同调度策略。随着物联网和无线传感器网络的发展，无人机因其高机动性与灵活性，在数据采集任务中扮演了重要角色，尤其是在灾后环境恶劣的情况下，无人机能迅速响应，进行高效的数据收集，有助于加快救援进程。 然而，现有的研究往往侧重于提升无人机数据采集的效用和采集量，对调度成本和任务完成时间的最小化问题关注不足。此外，大多数研究忽视了距离对采集速率和时间的影响，以及在多无人机协同调度中无人机的能耗和存储容量限制。 论文首先针对无人机调度的成本优化问题进行研究，提出了一种考虑能耗约束和存储容量约束的同构无人机模型，旨在规划无人机的采集位置、传感器设备的分配以及飞行路径，以最小化调度成本。无人机的采集位置选择和飞行轨迹设计是相互关联的复杂问题，直接解决较为困难。 为了解决这一问题，论文将原问题分解为两个子问题：一是最小化无人机采集时间问题（Collection Time Minimization problem, CTM），此问题考虑了距离对采集速率的影响，通过设计最小时间位置确定算法（Minimum Time Location Determination algorithm）来优化采集效率；二是解决无人机的飞行轨迹规划，确保在满足能耗和存储条件下的有效路径选择。 此外，论文还可能涉及无人机的能耗模型建立，分析不同飞行条件下的能量消耗，以及如何通过智能算法（如遗传算法、粒子群优化等）来寻找最优的无人机路径和任务分配方案。此外，论文可能还会讨论如何处理无人机之间的协作通信问题，确保在有限的通信资源下，无人机间能够高效地共享信息，协同完成任务。 这篇论文为灾害数据采集提供了一种新的多无人机协同调度方法，旨在降低成本、减少任务完成时间，并充分考虑实际操作中的各种约束，为无人机在应急响应和灾害管理中的应用提供了理论支持和实践指导。