[发明专利]一种基于量子闪蝶机制的无人机集群协同路径规划方法

权利要求书

1.一种基于量子闪蝶机制的无人机集群协同路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：建立考虑可变航速和同时到达约束下的无人机集群协同路径规划模型；

步骤二：建立考虑可变航速和同时到达约束下的无人机集群协同路径规划代价函数；

步骤三：初始化量子闪蝶群并设定参数；

步骤四：定义并计算量子闪蝶所散发气味；

步骤五：根据量子闪蝶所散发气味值对全部量子闪蝶排序；

步骤六：量子闪蝶依次执行直线逃生和曲线逃生过程，并在逃生过程中使用模拟量子旋转门来演化量子闪蝶的量子位置。

步骤七：应用贪心选择策略，确定下一代量子闪蝶的量子位置。

步骤八：演进终止判断，输出无人机集群航路与航速矩阵。

2.根据权利要求1所述的一种基于量子闪蝶机制的无人机集群协同路径规划方法，其特征在于：步骤一所述建立考虑可变航速和同时到达约束下的无人机集群协同路径规划模型包括：

设定无人机集群由N架无人机组成，无人机集群的属性集合A＝{v_min,v_max,α,ρ,m}，其中，v_max和v_min分别为集群无人机航速的上、下限，α为集群无人机活动方形区域边长，ρ为栅格等效比，m＝ceil(α/ρ)为等效栅格数，ceil(·)为向上取整函数；无人机n的属性集合其中，为无人机n的初位置，为无人机n的末位置，为无人机n的等效初位置，为无人机n的等效末位置，为无人机n的航路矩阵，为无人机n的航速矩阵，为无人机n途径航路点数，p_n＝d_n+2为无人机n总航路点数，n＝1,2,…,N；针对无人机n航路矩阵，令初航路点横坐标初航路点纵坐标末航路点横坐标末航路点纵坐标途径航路点其中，若满足则令τ＝1；若满足则令τ＝2，σ＝1,2,...,p_n，n＝1,2,...,N，至此，模型中仅有个协同位置变量和个协同速度变量待优化求解。

3.根据权利要求1所述的一种基于量子闪蝶机制的无人机集群协同路径规划方法，其特征在于：步骤二所述建立考虑可变航速和同时到达约束下的无人机集群协同路径规划代价函数包括：

建立集群协同路径规划代价函数其中，q＝[q₁,q₂,…,q_n]为集群航路矩阵，v＝[v₁,v₂,...,v_N]为集群航速矩阵，为无人机n航程，为无人机n航时，为集群最大航时，为集群最小航时；r_n＝{r_n(a,b)|r_n(a,b)∈{0,1}}_m×m为无人机n航路栅格矩阵，o＝{o_a,b|o_a,b∈{0,1}}_m×m为障碍物矩阵，若某元素对应栅格内存有相应航路或障碍物时，该元素元素值为1；否则，元素值为0。⊙为矩阵点乘求和符号，λ₁为同时到达约束惩罚因子，λ₂为避障惩罚因子。

4.根据权利要求1所述的一种基于量子闪蝶机制的无人机集群协同路径规划方法，其特征在于：步骤三所述初始化量子闪蝶群并设定参数包括：

设定量子闪蝶群规模为h，最大迭代次数为G，迭代次数标号为整数g，第g次迭代时，第i只量子闪蝶在u维搜索空间中的量子位置其量子位置的第j维u＝u₁+u₂，初代时g＝1，初代量子闪蝶量子位置的每一维均初始化为[0,1]区间内的均匀随机数。