基于车载模式的战场物资多无人机联合配送任务分配研究

发布时间：2022-07-12 08:43

　　提出了车载模式下的多无人机联合配送模式,对战场物资无人机配送的任务分配问题进行了研究。以完成所有配送任务的时间最短为目标,采用K-means聚类算法确定需求点聚类数量以及各集群中配送无人机与车辆的分离点,利用遗传算法解决车辆路径问题,通过调整配送无人机与车辆分离点实现保障方案的优化。仿真算例验证了模型及算法的有效性,研究成果为战场物资运输提供了新思路和方法支撑。 

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 引言
2 问题描述与模型假设
    2.1 问题描述
    2.2 模型假设
3 模型构建
4 模型求解
    4.1 需求点聚类
    4.2 确定车辆运输路线
    4.3 优化配送方案
5 算例分析
6 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于K-means聚类分析的风电场集电线路保护方法[J]. 赵国炫,鲁文军,喻锟,谢靖言,曾祥君.  电力系统及其自动化学报. 2020(07)
[2]基于Matlab和Lingo的线性规划问题求解过程对比分析[J]. 义欣.  科技视界. 2019(17)
[3]基于混合遗传算法的多基地多无人机战场物资配送任务分配[J]. 李绍斌,姜大立,杨西龙,刘书俊.  装甲兵工程学院学报. 2019(02)
[4]求解旅行商问题的搜寻者遗传算法[J]. 张立毅,高杨,费腾,王玉婧.  数学的实践与认识. 2019(07)



本文编号：3658807