文献类型：期刊文章

作　　者：李晓辉[1] 张路[1] 刘传水[2] 赵毅[1] 董媛[1]

LI Xiao-Hui;ZHANG Lu;LIU Chuan-Shui;ZHAO Yi;DONG Yuan(School of Electronics and Control Engineering,Chang’an University,Xi’an 710064,China;North China Petroleum Steel Pipe Co.Ltd.,CNPC Bohai Equipment Manufacturing Co.Ltd.,Cangzhou 062658,China)

机构地区：[1]长安大学电子与控制工程学院,西安710064 [2]渤海装备华油钢管有限公司,沧州062658

出　　处：《计算机系统应用》

基　　金：国家重点研发计划(2020YFB1600400)。

年　　份：2022

卷　　号：31

期　　号：3

起止页码：241-247

语　　种：中文

收录情况：IC、JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：随着无人机技术的飞速发展,无人机被广泛用于各种领域的巡检任务.近年来,电力网络的规模和长度都在快速增长,无人机因其独特的性能和优势成为了电力巡检的首选,无人机巡检不仅能保证安全性,还能有效地提高巡检效率,而路径规划是其在实际应用中的关键一步.本文提出了一种新的混合元启发式方法,用于解决电力巡检中带有多个站点的无人机群路径规划问题.该算法在自适应大邻域搜索的框架下添加变邻域下降为下属策略,加强邻域搜索能力,增加找到更优解的可能.实验结果表明,本文提出的算法能够有效地解决该问题,并且具有较好的稳定性和鲁棒性.另外,通过实验对比了本算法和其他元启发式算法,验证了本算法能有效地减少巡检中使用的无人机数量和时间成本.

关 键 词：电力巡检  无人机巡检  多站点的无人机群路径规划  自适应大邻域搜索算法  变邻域下降  

分 类 号：TM75] TP18]