基于深度学习-动态蚁群融合算法的船载多无人机协同路径规划
Synergistic path planning for shipborne multi-UAV systems based on fusion algorithm of deep learning and dynamic ant colony
郑州航空工业管理学院 管理工程学院, 郑州 450015
摘要
为提升船载多无人机在港口动态环境下执行污染物监测任务的路径优化能力与调度效率，提出了一种基于深度学习-动态蚁群融合算法的路径规划方法。该方法首先针对装载船、待监测船舶及无人机在动态环境中协同移动的复杂性，构建了考虑动态移动基站和监测时间窗约束的路径优化整数规划模型；在算法层面，通过深度学习自适应设计信息素重要程度因子和启发函数重要程度因子的参数组合，引入动态距离矩阵替代静态距离矩阵，并采用非线性调整策略优化信息素挥发机制。实验结果表明，与传统固定基站策略相比，该方法可将监测任务总时间缩短17.77%；与已有算法相比，任务时间分别减少3.87%和4.76%。研究结果表明，所构建的模型及融合算法能够有效提升无人机污染物监测效率，增强船载多无人机的协同路径规划能力。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(72304253)
河南省科技攻关项目(222102210329)
河南省教育厅人文社科一般项目(2024-ZZJH-040)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0212
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第2期
发布历史
[2025-10-27] 优先出版
引用本文
黄子健, 王秀红, 袁雪峰. 基于深度学习-动态蚁群融合算法的船载多无人机协同路径规划 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0212. (Huang Zijian, Wang Xiuhong, Yuan Xuefeng. Synergistic path planning for shipborne multi-UAV systems based on fusion algorithm of deep learning and dynamic ant colony [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0212. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
收录和评价
- 第二届国家期刊奖百种重点期刊
- 中国期刊方阵双效期刊
- 全国中文核心期刊（北大2023年版）
- 中国科技核心期刊
- 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊
- RCCSE中国核心学术期刊
- 中国计算机学会会刊
- 2020—2022年科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告收录期刊
- 中国科技期刊精品数据库全文来源期刊
- 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
- 《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》来源期刊
- 2017—2019年中国国际影响力优秀学术期刊(自然科学与工程技术)
- 中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)项目来源期刊
- 《中国工程技术电子信息网》《电子科技文献数据库》来源期刊
- 英国《科学文摘》(INSPEC)来源期刊
- 《日本科学技术振兴机构数据库》(JST)来源期刊
- 俄罗斯《文摘杂志》(AJ, VINITI)来源期刊
- 美国《艾博思科学术数据库》(EBSCO)全文来源期刊
- 美国《剑桥科学文摘(自然科学)》(CSA(NS))核心期刊
- 波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊
- 美国《乌利希期刊指南(网络版)》(Ulrichsweb)收录期刊
