2026/1/20 23:38:04
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本文研究多直升机、多往返任务的航空救援路径规划问题#xff08;ARRP#xff09;#xff0c;弥补了以往研究忽略实际救援流程与燃…目录1.摘要2.航空救援路线问题ARRP3.GA-LNS算法4.结果展示5.参考文献6.代码获取7.算法辅导·应用定制·读者交流1.摘要本文研究多直升机、多往返任务的航空救援路径规划问题ARRP弥补了以往研究忽略实际救援流程与燃油消耗差异的不足。为此本文构建了可模拟不同机型、补给方式、资源位置与灾害场景的时间域仿真模型。基于该模型本文提出混合遗传算法与大邻域搜索方法的GA-LNS通过距离贪心与载荷比策略有效避免局部最优。算法采用基于任务序列的染色体编码、单点交叉以及最差移除与首/尾插入等算子。2.航空救援路线问题ARRPARRP 通过有向图建模多架异构直升机需从不同机场出发执行三类救援任务转运灾民、运送救援人员、运送物资并满足各灾害点的任务需求。模型综合考虑直升机载荷、飞行时间、上下机时间、燃油消耗、加油行为及任务顺序等实际约束。目标是最小化机队整体救援完成时间。3.GA-LNS算法本文提出一种基于 GA 与 LNS 融合的启发式方法GA-LNS并结合程序化仿真进行求解。算法包含三阶段首先利用仿真随机生成一批可行解作为 GA 的初始种群随后执行包含选择、交叉、变异以及染色体预处理与修复的 GA 操作通过距离贪心策略快速形成较优结构由于该策略可能造成运力浪费第三阶段引入基于载荷比策略的大邻域搜索LNS通过破坏—修复机制进行局部优化以纠正容量利用不足的问题并提升整体解质量。程序化仿真用于在时间域动态模拟直升机的任务执行过程通过任务分配与状态转移两部分更新直升机的油量、载荷与位置等变量并生成可行的初始解。任务分配采用距离贪心策略以加速收敛但可能造成运力浪费因此需在后续 LNS 优化中纠偏。仿真输出的染色体代表机队任务序列由于任务可多次执行、染色体长度不一后续 GA 会对其进行预处理与修复。选择阶段采用轮盘赌确保高适应度个体被优先继承由于染色体长度不一致需通过填充None实现等长化后再进行单点交叉以最大程度保留距离贪心策略形成的结构特征变异通过交换基因位置提升局部搜索能力。交叉与变异后PSCR 会移除无效任务、补充漏掉的任务并重新按时间域仿真评估个体适应度确保解的可行性若染色体导致燃油不足则判为不可行。LNS作为局部算子在部分世代对少量高适应度个体执行最差任务移除 首尾插入修复的操作通过载荷比策略调整任务分配并借助 PSCR 评估更新使解能够跳出距离贪心造成的局部最优与容量浪费。4.结果展示5.参考文献[1] Cheng J, Gao Y, Tian Y, et al. GA-LNS optimization for helicopter rescue dispatch[J]. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 2023, 8(7): 3898-3912.6.代码获取xx7.算法辅导·应用定制·读者交流xx