基于改进蚁群算法的山区无人机路径规划方法

对无人机在山区执行应急物资运输任务时的飞行路径规划问题进行研究.基于对无人机的性能分析与比选,探讨了路径规划的约束条件,提出了一种考虑路径安全度的改进蚁群算法.首先,基于高海拔山峰的位置构造泰森多边形,获取无人机在山区避障飞行条件下的路径可行解;其次,为避开山峰密集区域,建立路径安全度约束,缩小可行解范围;进而,利用蚁群算法搜索最短路径;最后,消除路径中不必要的障碍点以进一步缩短距离,并综合考虑无人机性能参数对拐角进行平滑处理,获得最终可用于实际飞行的最优安全路径.算例分析表明,改进的蚁群算法较传统算法收敛速度更快,且生成的路径更短.

考虑综合效益最大的交通信息采集设备组合优化模型

为避免交通信息采集设备的过度投放,提出一种考虑综合效益最大化的采集设备组合配置模型。首先明确服务于城市日常交通管理的数据需求和各类常见采集设备的特性,然后从需求和供给两个角度入手,建立采集设备布设费用最小和采集数据最优的多目标函数,并提出使用基于灰关联度的多目标规划求解法获取模型的最优解。最后,以成都市三环路某片区为实例进行分析,得出该片区内共需要布置环形线圈采集设备16对,视频采集设备14组,GPS浮动车43辆。计算结果表明,组合配置模型能有效解决设备过度投放导致的资源浪费问题,同时最大化地提高了设备的使用效率,节约了总投入成本。