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摘要：本发明涉及一种基于遗传算法和贪心策略的飞艇多任务点航线规划方法，根据飞艇转弯时的最小飞行速度和最大转弯坡度角，计算得到飞艇的最小转弯半径；根据遗传算法的全局搜索能力，得到飞艇从起飞点经过所有任务点回到降落点的最优飞行顺序；基于贪心策略的航线规划方法，依次得到最优飞行顺序中每相邻两个任务点间的最优航线，连接每相邻两个任务点间的最优航线，最终得到飞艇从起飞点通过所有任务点返回着陆点的最优航线。本发明在飞艇大转弯半径的影响下准确经过多任务点并快速准确地生成最优航线，提高了飞行效率；结合了遗传算法的全局搜索能力和贪心策略的局部最优的特点，提高了运算效率。

主权项：1.一种基于遗传算法和贪心策略的飞艇多任务点航线规划方法，其特征在于，包括：S1：获取飞艇的最小飞行速度和最大转弯坡度角参数信息以及多任务点的坐标信息；S2：根据获取的飞艇最小飞行速度和最大转弯坡度角参数信息，计算得到飞艇经过每个任务点时的最小转弯半径；S3：基于获取的多任务点的坐标信息，采用提出的一种改进的遗传算法的全局搜索方法，得到飞艇从起飞点经过所有任务点回到降落点的全局最优飞行顺序；S4：在全局最优飞行顺序基础上，提出一种基于贪心策略的航线规划方法，采用贪心策略将求解飞艇多任务点航线规划的全局最优解分解成求解每相邻两个任务点间航线规划的局部最优解，采用飞艇的最小转弯半径，依次得到最优飞行顺序中每相邻两个任务点间的最短路径为最优航线；然后连接每相邻两个任务点间的最优航线，最终得到飞艇从起飞点通过所有任务点返回着陆点的最优航线；所述步骤S4中，提出的一种基于贪心策略的航线规划方法，采用贪心策略将求解飞艇多任务点航线规划的全局最优解分解成求解每相邻两个任务点间航线规划的局部最优解，大大降低了运算量大，提高了运算效率，包括以下子步骤：S41：确定起飞点到第1个任务点的最优航线，飞艇在起飞点以任何方向进行起飞，起飞点到第1个任务点的最优航线为起飞点到第1个任务点的直线航线；S42：确定第1个任务点到第n个任务点间每相邻两个任务点和之间的最优航线；S43：确定第n个任务点到降落点的最优航线，为了方便计算，步骤S43计算过程跟步骤S42相同，为：根据最优飞行顺序中上一段相邻两个任务点到任务点的最优航线中任务点所在圆弧的圆心坐标，经过步骤S42，得到任务点到任务点的最优航线，然后依次得到最优飞行顺序中每相邻两个任务点、间的最优航线，最后依次连接每相邻两个任务点、间的最优航线，得到飞艇从起飞点通过所有任务点返回着陆点的最优航线；所述步骤S42中，相邻两个任务点和之间的最优航线包括任务点所在的圆弧航线、中间的直线航线以及任务点所在的圆弧航线，因此确定相邻两个任务点和之间的最优航线，需要确定圆心、圆心、切点和切点的坐标，所述步骤S42包括以下子步骤：S421：确定圆心的坐标，根据最优飞行顺序中上一段相邻个两任务点到任务点的最优航线，可得任务点所在圆弧的圆心坐标，通过判断由圆心、任务点和任务点构成的的大小，确定任务点到任务点的最优航线中任务点所在圆弧的圆心坐标；当小于90°，则说明任务点为凸点，此时圆心坐标与圆心坐标重合；当大于90°，则说明任务点为凹点，此时圆心坐标与圆心坐标关于任务点对称；S422：确定圆心的坐标，将获取多任务点的本地坐标系平移至原点与任务点重合的位置，得到圆心的局部坐标系，则任务点的圆心的坐标使用参数法表示，其中参数；S423：确定切点和切点的坐标，根据任务点、任务点、步骤S421得到的圆心以及S422得到的圆心的坐标，确定任务点所在圆弧航线与直线航线的切点为和任务点所在圆弧航线与直线航线的切点的坐标，得到任务点到任务点的最优航线中包含的圆弧航线、直线航线以及圆弧航线；S424：为了防止步骤S423中的圆弧航线和圆弧航线为优弧，所述优弧为圆弧航线大于半圆，将圆弧航线均分为两段劣弧航线，所述劣弧航线为小于半圆的圆弧航线，确定圆弧航线的中点和圆弧航线的中点的坐标；S425：确定最优航线，由以上步骤得到的圆心、圆心、切点、切点、中点和中点的坐标，得到任务点到任务点的航线总距离仅于圆心坐标相关，任务点到任务点的航线总距离将随着圆心坐标的变化而变化，通过改变任务点的圆心的坐标，改变参数的值，得到到任务点到任务点的航线的总距离的最小值，进而确定任务点到任务点的最优航线；S426：圆心的局部坐标系的平移变换，将圆心的局部坐标系转换回获取多任务点的本地坐标系，得到位于本地坐标系中的任务点到任务点的最优航线、任务点的圆心的坐标；S427：重复步骤S421-S426，依次确定任务点到行经点间每相邻两个任务点和之间的最优航线。

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