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申请/专利权人：广东翼景信息科技有限公司

摘要：本发明提供物联设备分组、无人机路径规划及机场选址联合优化方法，所述方法包括下列步骤：S101、基于无人机辅助地面物联设备进行信息收集和传递的使用场景，确定智能机场与物联设备的分布情况；S102、将智能机场与物联设备的分布情况进行区域图表征，并定义约束条件以及目标函数，构建无人机单次飞行有续航时长约束的信息收集和传递任务完成总时间最小化的物联设备分组、无人机路径规划与机场选址模型；S103、基于物联设备分组、无人机路径规划与机场选址模型，求解使无人机信息收集和传递任务完成总时间最小化的最优物联设备分组、无人机路径规划与机场选址问题。

主权项：1.物联设备分组、无人机路径规划及机场选址联合优化方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：S101、基于无人机辅助地面物联设备进行信息收集和传递的使用场景，确定智能机场与物联设备的分布情况；S102、将智能机场与物联设备的分布情况进行区域图表征，并定义约束条件以及目标函数，构建无人机单次飞行有续航时长约束的信息收集和传递任务完成总时间最小化的物联设备分组、无人机路径规划与机场选址模型；S103、基于物联设备分组、无人机路径规划与机场选址模型，求解使无人机信息收集和传递任务完成总时间最小化的最优物联设备分组、无人机路径规划与机场选址问题；步骤S102中，将智能机场与物联设备的分布情况进行区域图表征，具体包括：S201、将物联设备排序后构成物联设备顶点集：式中，VD表示N+1个物联设备构成的集合，表示第N+1个物联设备；S202、将智能机场排序后构成备选智能机场顶点集：Vc表示M个备选智能机场顶点构成的集合，表示第M个智能机场；S203、构建全顶点集合：V＝{VD,VU}；S204、顶点之间的路径构成边集：E＝{ei,j|Vi,Vj∈V}，式中，E表示M+N+1个顶点之间的路径构成的边集，ei,j表示顶点Vi和顶点Vj之间的边；S205、计算智能机场顶点与物联设备顶点之间的边的距离： 式中，表示编号为j的智能机场顶点与编号为i的物联设备顶点之间的边的距离，xi,yi和xj,yj分别表示编号为i的物联设备顶点与编号为j的智能机场顶点的二维坐标；定义约束条件，具体包括：约束条件一、定义备选智能机场顶点是否设置智能机场的决策变量：xj∈{0,1},j＝1,2,...,M；约束条件二、定义物联设备顶点是否为分组中心的决策变量：yi∈{0,1},i＝1,2,...,N；约束条件三、定义所有分组中心顶点构成的集合：H＝{i|yi＝1,i＝1,2,...,N}＝{i1,i2,...,iH}；约束条件四、定义分组中心顶点之间的距离：式中，d＜a,b＞表示分组中心顶点ia与分组中心顶点ib之间的距离；约束条件五、定义无人机每次飞行途径的分组中心顶点决策变量：zk,i＝{0,1},k＝1,2,...,K,i∈H式中，zk,i表示无人机第k次飞行是否途径分组中心顶点i的决策变量，K是无人机总飞行次数；约束条件六、定义无人机每次飞行途径的分组中心顶点集合：Nk＝{i|zk,i＝1,i∈H},k＝1,2,...,K式中，Nk表示无人机第k次飞行所有途径的分组中心顶点的集合；约束条件七、定义可向分组中心顶点传递信息的物联设备顶点集合： 式中，VD,a表示可向分组中心顶点ia传递信息的物联设备顶点集合，其中，R为相互之间可传递信息的物联设备的最远距离；约束条件八、所有物联设备均属于某一分组约束：约束条件九、任何分组中心顶点均已途径约束：约束条件十、智能机场个数约束：约束条件十一、无人机每次飞行的飞行顺序决策变量取值约束：wk,l∈Nk,k＝1,2,...,K,l＝1,2,...,|Nk|式中，wk,l表示无人机第k次飞行的第l个途径点；约束条件十二、飞行一致性约束；约束条件十三、计算无人机每次飞行的时长； 式中，v表示无人机的飞行速度，表示编号为j的智能机场顶点与编号为wk,i的物联设备顶点之间的距离，表示编号为j的智能机场顶点与编号为的物联设备顶点之间的距离，表示编号为j的智能机场顶点与编号为N+1的物联设备顶点之间的距离，表示编号为的物联设备顶点与编号为wk,i+1的物联设备顶点之间距离，表示编号为的物联设备顶点与编号为N+1的物联设备顶点之间距离，Nk表示分组中心顶点集合；tN+1表示无人机盘旋于编号为N+1的物联设备顶点的上空收集和传递信息所消耗的时间，ti表示无人机盘旋于编号为i的物联设备顶点的上空收集和传递信息所消耗的时间；约束条件十四、无人机的续航时长约束；表示无人机的续航时长上限，Tk表示无人机第k次飞行的时长；所构建的目标函数为： 式中，T表示无人机信息收集和传递任务完成总时间，t0表示智能机场的充电换电池时间，K表示无人机总飞行次数；基于物联设备分组、无人机路径规划与机场选址模型，求解使无人机信息收集和传递任务完成总时间最小化的最优物联设备分组、无人机路径规划与机场选址问题，具体包括：将无人机的每次飞行编码为片段位置与染色体片段的二元组，每次飞行的途经点编码为相应染色体片段内的基因位置与基因值，利用可变分段可变长度染色体的分段遗传算法求解最优物联设备分组、无人机路径规划与机场选址问题。

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