申请/专利权人：江苏宁翔通用航空有限公司

申请日：2023-11-14

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117235558B

主分类号：G06F18/23

分类号：G06F18/23;G06N3/126;G06F30/27;G06F119/08;G06F119/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2024.01.02#实质审查的生效;2023.12.15#公开

摘要：本发明涉及一种用于大面积丘陵山区多田块航线调度规划方法，包括：利用Kmeans聚类算法对作业区进行聚类分区，并规划出各分区的最佳补给位置，得到多片区植保作业聚类分区图；依照全覆盖航线规划算法遍历各分区的单个片区，直至遍历完所有面积，得到各片区有效作业航程及无人机进出点位置后，计算各分区的植保喷洒量；采用自适应动态退火思想的遗传算法规划出该作业区调度规划最优航线次序，之后根据各分区的全覆盖航程计算确定各架次所需载荷量，从而得到无人机植保任务调度航空图。上述技术方案中提供的用于大面积丘陵山区多田块航线调度规划方法，能够有效提高算法的运行效率和种群多样性，同时增强算法的搜索能力和寻优精度。

主权项：1.一种用于大面积丘陵山区多田块航线调度规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：通过计算聚类轮廓系数值来确定作业区的最佳聚类分区个数，然后利用Kmeans聚类算法对所述作业区进行聚类分区，并规划出各分区的最佳补给位置，得到多片区植保作业聚类分区图；具体为：1-1：首先通过下式计算不同分区数g，其中1g总片区数量，对各片区顶点形成的离散点图聚类划分后的轮廓系数S（i），式中：a（i）——某分区内各片区与片区顶点之间距离的平均值；a1表示某分区内第一个片区与片区顶点之间距离； b（i）——某分区到最近的分区中每个片区的顶点距离的平均值；b1表示某分区到最近的分区中第一个片区的顶点距离； q——某分区内片区的数量； h——某分区距离最近的分区内的片区的数量；其中，轮廓系数最大时所对应的分区数即为最佳聚类分区个数，根据最佳聚类分区个数将作业区划分为g个分区，得到聚类分析图；1-2：将最佳补给位置规划问题抽象为一个求解距离多片区特征点最小值点的优化问题，具体为求解欧氏距离d的最小值：其中，为分区顶点坐标到补给点坐标的距离，ci为分区顶点的坐标，c为补给点坐标；规划补给点位置的算法流程如下：输入：输入初始离散坐标点｛｝；输出：补给点坐标c和分区顶点坐标与补给点坐标距离的最小值d’；具体为：①输入g个分区顶点坐标randg,2；②针对生成的g个分区顶点坐标ci=｛｝，计算它到补给点坐标c的欧氏距离d；③求解欧氏距离的最小值d’；④直到分区顶点坐标与补给点坐标的平方差达到最小时，输出补给点坐标c和分区顶点坐标与补给点坐标距离的最小值d’；步骤二：根据步骤一得到的作业聚类分区图，依照全覆盖航线规划算法遍历各分区的单个片区，直至遍历完所有面积，得到各片区有效作业航程及无人机进出点位置后，计算各分区的植保喷洒量；步骤三：基于步骤二全覆盖航线规划算法求出的各片区全覆盖航线，获得各片区的航线进出点、以及各分区的顶点，之后采用自适应动态退火思想的遗传算法规划出作业区调度规划最优航线次序，再根据各分区的全覆盖航程计算确定各架次所需载荷量，得到无人机植保任务调度航空图。

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权利要求：

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