Методи складання маршрутів польоту для БПЛА з пересувним центром обслуговування.

В.О. Шенгелія; О.Г. Жданова

doi:10.36910/6775-2524-0560-2024-55-31

В.О. Шенгелія https://orcid.org/0000-0002-5453-3924
О.Г. Жданова https://orcid.org/0000-0002-8787-846X

DOI: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2024-55-31

Ключові слова: безпілотні літальні апарати (БПЛА), пересувний центр обслуговування (ПЦО), теорія маршрутизації, комбінаторна оптимізація, жадібний алгоритм, алгоритм штучної бджолиної колонії, алгоритм табу-пошуку

Анотація

У статті розглядаються методи складання маршрутів польоту для безпілотних літальних апаратів (БПЛА) з пересувним центром обслуговування (ПЦО). Досліджувана задача передбачає наявність одного БПЛА та одного ПЦО, який має множину місць дислокації. Метою роботи є підвищення якості маршрутів польоту. Для розв’язання задачі розроблено жадібний алгоритм, алгоритм штучної бджолиної колонії та табу-пошук. Запропонований бджолиний алгоритм налічує три способи організації роботи бджіл-розвідників і п’ять способів організації роботи бджіл-фуражирів, комбінації яких утворюють 15 різноманітних алгоритмів. Для алгоритму табу-пошуку розроблено чотири способи роботи локальної оптимізації. Експерименти показали, що найкращий із алгоритмів табу-пошуку працював значно швидше за найкращий з бджолиних алгоритмів, але в середньому трохи поступився в якості побудованих маршрутів.

Посилання

1. Zear A., Ranga V. (2019). Path planning of unmanned aerial vehicles: Current State and future challenges. First International Conference on Sustainable Technologies for Computational Intelligence, 409–419.
2. Aggarwal S., Kumar N. (2020). Path planning techniques for unmanned aerial vehicles: A review, solutions, and challenges. Computer Communications, 149, 270–299.
3. Hooshyar M., Huang, Y.-M. (2023). Meta-heuristic algorithms in UAV path planning optimization: A systematic review (2018–2022). Drones, 7 (12), 687.
4. Cakir M. (2015). 2D path planning of UAVs with genetic algorithm in a constrained environment. 2015 6th International Conference on Modeling, Simulation, and Applied Optimization (ICMSAO).
5. Roberge V., Tarbouchi M., Labonte G. (2013). Comparison of parallel genetic algorithm and particle swarm optimization for real-time UAV path planning. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 9 (1), 132–141.