摘要：为提高物流配送效率,考虑时间窗、无人机换电以及无人机多点连续配送等因素,提出了一种带时间窗的车辆与无人机协同配送问题,并设计一种带局部搜索的混合粒子群算法进行求解。该算法以混合粒子群算法为核心,通过构建高效的编解码策略实现了问题解空间到算法搜索空间的转换。进一步,该算法融合单点插入策略、车辆更换策略、无人机更换策略组成局部搜索策略,以此提高算法寻优能力。实验结果表明:所提模型比纯车辆配送的模型效率更高,节省了31.51%的成本;所提算法优于四种对比算法,优化率最高达到82.08%。

摘要：针对多无人机路径规划问题(Multi-UAV Path Planning Problem,MUPPP),建立相关的数学模型,并提出了带交叉策略的粒子群算法(Particle Swarm Optimization with Crossover Strategy,PSOCS)来求解。针对该模型,设计了高效的编解码策略实现PSOCS的解空间到MUPPP解空间转换,从而构建了求解算法。最后,选用一组15个访问点规模的数据集进行算法实验,实验表明了所提出算法能有效求解MUPPP。