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基于改进人工蜂群算法的多无人机灭火任务规划研究

作者及机构
本研究由陆军工程大学无人机工程系的张小孟（第一作者）、胡永江（通讯作者）、李文广、庞强伟、袁国刚共同完成，发表于《中国惯性技术学报》（Journal of Chinese Inertial Technology）2020年第28卷第4期。研究得到国家自然科学基金（51307183）和国防科技项目基金（2019-jcjq-jj-015）的资助。

学术背景
研究领域与动机
该研究属于无人机协同任务规划与优化算法的交叉领域。随着无人机在军事和民用领域的广泛应用（如消防灭火、灾害救援），多无人机协同任务规划成为关键问题。然而，现有研究多忽略目标价值的时变性（即火点救援价值随时间衰减）和资源有限性（如无人机载弹量、航程约束），导致规划效率低下。因此，作者提出一种改进的人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC），以解决多无人机灭火任务中的动态优化问题。

研究目标
1. 建立考虑目标价值时变性的多无人机任务规划模型；
2. 设计一种基于整数编码的改进ABC算法，提升救援效率；
3. 验证算法在资源有限条件下的普适性和优越性。

研究流程与方法
1. 模型构建
研究首先建立了多无人机灭火任务的数学模型，包含以下核心部分：
- 目标函数：综合优化救援总收益（目标价值随时间衰减的负指数函数）和总滞空时间（路径代价与速度的比值），通过权重系数（p, q）体现决策者意图。
- 约束条件：包括无人机载弹量限制（式5）、航程约束（式6）和目标价值上限（式7）。

2. 预先路径规划
采用栅格法建立包含禁飞区的任务区域模型，结合A*算法和遗传算法生成无人机基地到各火点的最优可飞路径，形成路径代价矩阵（图1）。

3. 改进ABC算法设计
标准ABC算法无法直接处理约束问题，作者提出以下改进：
- 整数编码：将无人机与目标序列编码为整数串（如“2-5-9-12-6-1”代表UAV1的救援序列），并通过载弹量和航程约束筛选可行解（图2-3）。
- 三种算子操作：
- 逆向算子：随机反转编码子串以探索邻域解（图4）；
- 交叉算子：与当前最优解交换片段以增强局部搜索（图5）；
- 变异算子：随机替换编码位以避免局部最优（图6）。
- 收敛性分析：通过Markov链证明算法依概率1收敛到全局最优解。

4. 仿真实验
实验平台为MATLAB R2017b，参数设置如下：
- 场景：3架无人机（载弹量6枚）、30个火点（15个高价值目标）；
- 对比算法：多种群混合遗传算法（MPHGA）。
实验分为两部分：
- 实验一（目标价值固定）：验证算法在饱和救援下的效率，结果显示改进ABC算法的寻优时间仅为MPHGA的15.2%，滞空时间缩短2.3%；
- 实验二（目标价值时变）：调整权重系数（p=1/q=0、p=q=0.5、p=0/q=1），证明算法能灵活适应决策需求。例如，当p=1时，算法优先救援衰减慢的高价值目标（图12）；当q=1时，则最小化滞空时间（图16）。

主要结果
1. 模型有效性：目标价值时变模型能动态调整救援优先级，避免资源浪费（如远离基地且衰减快的目标被舍弃）。
2. 算法性能：
- 在非时变场景下，改进ABC算法的寻优效率和收敛速度显著优于MPHGA（图11）；
- 在时变场景下，算法通过调整权重系数实现决策意图。例如，p=q=0.5时，目标总价值提高3.2%，滞空时间减少6.5%（表5）。
3. 资源有限适应性：当无人机数量不足时，算法能自动筛选高价值目标组合，最大化救援效益。

结论与价值
科学价值
1. 提出了首个融合目标价值时变性和资源约束的多无人机灭火任务规划模型；
2. 改进的ABC算法通过整数编码和三类算子操作，解决了传统算法普适性差的问题。

应用价值
1. 为山火等动态灾害救援提供实时任务规划工具；
2. 算法框架可扩展至其他多智能体协同任务场景（如物流配送、军事侦察）。

研究亮点
1. 创新模型：首次将目标价值衰减函数（如( c_j = e^{-d_j t_i} )）引入无人机任务规划；
2. 算法改进：整数编码结合逆向/交叉/变异算子，兼顾收敛速度与解的质量；
3. 决策灵活性：权重系数（p, q）允许指挥者平衡效率与效益。

其他贡献
仿真数据（表1-3）和路径可视化（图8-17）为后续研究提供了基准测试案例。

此研究为动态环境下的多无人机协同优化提供了理论和实践参考，相关方法已被证明在复杂约束条件下具有显著优势。