摘要
本发明公开了一种多无人机电力巡检任务分配方法及系统,根据总飞行距离、平均飞行高度、地形威胁等约束,建立优化目标函数;通过改进基于距离权重的随机步长搜索策略,优化黑翅鸢算法的捕食阶段,增强了算法的全局搜索能力;引入基于适应度和距离的最优个体选择策略,强化了黑翅鸢算法在迁徙阶段的全局搜索效率和优化精度;引入北极海雀算法的合作捕食机制,通过个体协作更新位置,有效提升了算法跳出局部最优的能力。本发明在复杂山地环境仿真中的任务分配效率与精度方面均有显著优势,且生成任务点间无碰撞路径更短,为复杂地形下的无人机任务分配和路径规划提供高效的解决方案。
技术关键词
无人机电力巡检
任务分配方法
多无人机
搜索算法
优化器
位置更新
领袖
阶段
数学模型
任务分配系统
策略
山地环境
出无人机
机制
因子
定义
模块
系统为您推荐了相关专利信息
多模态信息融合
网络剪枝方法
模态特征
掩码矩阵
融合特征
网络特征提取方法
辐射源
皮尔逊相关系数
信号
网络特征提取装置
导航星座
星座构型
星座优化方法
地面站
迭代方法
邻域搜索算法
订单
局部搜索算法
遗传算法
并行化技术
位置优化算法
强化学习算法
前馈神经网络
仓储管理方法
仓储管理系统