UAVs和UGVs长时多目标路径规划问题及求解算法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110099340.4
IPC分类号：G06Q10/04;G06F17/11
申请日期：
2021-01-25
申请人：
西安工业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	UAVs和UGVs长时多目标路径规划问题及求解算法
申请号	CN202110099340.4	申请日期	2021-01-25
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-14	公开/公告号	CN112801361A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;F;1;7;/;1;1查看分类表>
申请人	西安工业大学	申请人地址	陕西省西安市未央区学府中路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安工业大学	当前权利人	西安工业大学
发明人	王沁;乔路;陈桦;田军委;苏宇;金旭辉
代理机构	无锡松禾知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	朱亮淞

摘要

本发明公开了一种UAVs和UGVs长时多目标路径规划问题及求解算法，包括MOALP算法；求解的步骤为，S1：问题模型建立；S2：OALP算法的设计，通过将帕累托局部搜索和多目标自适应大邻域搜索算法相结合，提出一个混合帕累托局部搜索算法；在算法中维持一个基于分解进化的种群，在多目标自适应大邻域搜索中，通过开发新的移除和插入启发式，从而实现多目标自适应大邻域搜索与算法整体框架的相关联；S3：实验设置；S4：实验结果分析。本发明提供一种UAVs和UGVs长时多目标路径规划问题及求解算法能有效的优化目标路径总长度和最大完工时间的效果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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