无人机驱动的草地恢复中的能量敏感轨迹设计与恢复区域分配
摘要：草地恢复是保护草地生态退化的关键手段。为了减轻大量的人工劳动并提高恢复效率，无人机（UAV）具有完全自动化的能力，但仍待开发。本文通过明确考虑UAV和草地退化的现实限制，规划草地恢复，推进这一新兴技术。为此，将UAV支持的恢复过程首先数学建模为UAV电池能量、草种重量、已恢复区域数量和相应大小受限制的条件下，UAV恢复区域的最大化。然后我们分析这一原始问题在考虑这些约束条件时，出现了两个冲突的目标，即最短飞行路径和最佳区域分配。结果，恢复区域的最大化变成了一个轨迹设计问题和一个区域分配问题的组合，二者高度耦合。从优化的角度看，这需要同时解决旅行推销员问题（TSP）和多维背包问题（MKP）这两个NP难问题。为了解决这个复杂的问题，我们提出了一种合作优化算法，称为CHAPBILM，通过利用它们之间的相互依赖关系交叉解决这两个问题。多次仿真验证了轨迹设计和区域分配之间的冲突。与不利用两个问题之间的相互依赖性的传统优化方法相比，合作优化算法的有效性也得到了支持。结果，所提出的算法以接近最优的方式成功解决了多个仿真实例。
作者：Dongbin Jiao, Lingyu Wang, Peng Yang, Weibo Yang, Yu Peng, Zhanhuan Shang, Fengyuan Ren
论文ID：2204.04666
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2022-07-25