[发明专利]基于动态遗传算法串行融合的直升机调度航线规划方法

说明书

本发明公开了一种基于动态遗传算法串行融合的直升机调度航线规划方法，采用动态遗传算法串行融合的方式，对动态遗传算法的自我加融。增加各施药区域起始点与终止点，重新规划，实现在最短航线的基础上，细化到作业施药区域的起始点与终止点，从而得到最短施药区域间调度路径。本发明增加通过对比进化率的方式决定什么时候停止运行输出结果。本发明提升了算法的搜索速度，可实现在对多个施药区域进行作业时，对施药区域的作业顺序进行快速规划，从而得到航程最短的调度航线；飞行员只需根据规划的航线进行飞行施药操作即可，其可以缩短多施药区域作业的调度航程，节约工作时间，提高了作业效率，同时其有效减小了航空燃油的使用量，节约了成本。

技术领域

本发明涉及农林航空技术领域，尤其涉及一种基于动态遗传算法串行融合的直升机调度航线规划方法。

背景技术

我国农林区地形非常复杂，既有集中的大面积施药区域，也有相互独立的小面积施药区域。在航空植保作业过程中，常出现作业施药区域为多个分散的施药区域，因此对多施药区域的调度航线规划尤为重要。目前国内外对航空植保多施药区域调度航线的研究较少，难以满足我国农林航空多施药区域植保作业的需求，影响农林作物产量，制约我国农业经济的发展。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，基于传统遗传算法，提供一种操作简单、效率较高的基于动态遗传算法串行融合的直升机调度航线规划方法。在传统遗传算法进行二次开发，并采用串行融合的方式，对在多区域调度规划中，考虑每一作业区域的作业起点和终点，规划出路线最短的区域间调度航线。

为了实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种基于动态遗传算法串行融合的直升机调度航线规划方法，包括如下步骤：

S1、根据各作业施药区域的地形特点，在二维地图上作各作业施药区域的外切圆，并确定外切圆圆心的经纬度信息；

S2、采用整数编码的方式，对各个作业施药区域外切圆圆心进行十进制编码，确定作业施药区域数量；

S3、根据需要的作业施药区域数量，设置第一阶动态遗传算法的航线解集中的参数，航线条数M、变异概率Pm、最小进化率U、最大迭代次数GENMAX1、最小进化率连续迭代次数a、迭代次数初值置(gen1)＝1；

S4、通过各作业施药区域外切圆圆心的编码信息，采用随机产生种群的方式得到第一阶初始调度航线解集Gather1；

S5、计算第一阶初始调度航线解集Gather1中每一条作业航线的适应度，适应度值为每条作业航线长度的倒数；

S6、将第一阶初始调度航线解集Gather1中的所有作业航线根据适应度大小进行排序，以中位数为节点，将第一阶初始调度航线解集Gather1划分为相等的上下两部分，挑选出第一阶初始调度航线解集Gather1中适应度较大的那部分航线，进行下一步操作；

S7、对挑选出作业航线进行动态交叉概率计算，并根据动态交叉概率进行交叉操作和变异操作，得到第一阶新航线解集Gather0，并将第一阶新航线解集Gather0的数据赋予第一阶初始调度航线解集Gather1，并且迭代次数加1，即(gen1)←(gen1)+1；

S8、检查迭代次数(gen1)是否达到最大值GENMAX1，达到以后则输出第一阶新航线解集中航线最短的调度航线为最优航线，否则执行S9；

S9、判断新航线解集迭代的进化率是否连续多次都小于预设的最小进化率，如果都小于，则输出第一阶航线解集Gather1，否则执行步骤S5；

S10、把第一阶动态遗传算法输出航线解集Gather1作为第二阶动态遗传算法的初始调度航线解集Gather2；