[发明专利]一种基于Voronoi图的无人机集群路径规划方法

权利要求书

1.一种基于Voronoi图的无人机集群路径规划方法，其特征在于：步骤如下：

步骤一：Voronoi图建模；

步骤二：初始化量子松鼠种群，设定种群中松鼠的个数为L₁，随机初始化第m个量子松鼠位置向量其中L₂为每个量子松鼠位置的维数，即路径中间经过的节点数；t为迭代次数，初始时设t＝1；

步骤三：将量子松鼠位置每一维映射为确定范围内的整数，对于第m个松鼠量子位置第n维的映射规则为：

其中：ceil为向上取整函数；u_n,max为第n维变量的上界，u_n,min为第n维变量的下界，得到第m个松鼠位置对其计算适应度值，计算方式为：

其中，和分别是是第m个松鼠位置中的第i维和第i+1维变量，则是以第i维表示的节点序号作为行数，第i+1维作为列数对应的节点代价矩阵中数值；计算并对适应度值从小到大排列；排序前l₁个量子松鼠松鼠设定为处于山核桃树的量子松鼠，其量子位置为排序l₁+1至l₂个量子松鼠设定处于橡子树的量子松鼠，其量子位置为其余设定为处于普通树的量子松鼠，其量子位置为设第t代第m个量子松鼠历史最优位置为当t＝1时，设第t代所有量子松鼠历史最优量子位置均值为其计算方式为

步骤四：分别计算山核桃树量子松鼠、橡子树量子松鼠、普通树量子松鼠所对应量子位置的量子旋转角，第t+1代第m₁个山核桃树松鼠量子旋转角矢量为其第n维量子旋转角计算方式为

其中δ^t是惯性系数，δ^t＝c₁+c₂×[(t_max-t)/t_max],c₁和c₂为常数，t_max为最大迭代次数，是第t代第m₁个量子松鼠位置的第n维变量，ε随机取值为1或-1，和都是在[0,1]范围内的随机数；第t+1代第m₂个橡子树松鼠量子旋转角矢量为其第n维量子旋转角计算方式为为第m₂个橡子树量子松鼠位置的第n维变量，第t+1代第m₃个处于普通树松鼠量子旋转角矢量为其第n维计算方式为：

其中为第t代最优橡子树量子松鼠位置的第n维，是第t代第m₃个普通树松鼠量子位置的第n维；

步骤五：进行松鼠的量子位置更新，使用模拟的量子旋转门对松鼠量子位置进行更新，处于山核桃树量子位置的松鼠向全局最优量子位置进行移动，第t+1代第m₁个量子松鼠位置第n维变量更新方式为为第m₁个量子松鼠对应的量子旋转角的第n维变量，rand为0至1之间的随机数，处于橡子树的松鼠量子位置向山核桃树松鼠位置移动，第t+1代第m₂个量子松鼠位置第n维变量更新方式为：

其中：为第m₂个量子松鼠对应的量子旋转角第n维变量，普通树量子松鼠向橡子树量子松鼠位置移动，第t+1代第m₃个量子松鼠位置第n维变量更新方式为：

其中：为第m₃个量子松鼠对应的量子旋转角第n维变量；

步骤六：将量子位置映射为原本的松鼠位置，每一只松鼠新位置都对应一组路径中间节点的序号，将松鼠位置代入适应度函数计算每只松鼠新位置所对应的适应度值；更新局部最优量子松鼠位置与全局最优量子松鼠位置；

步骤七：判断迭代次数是否达到最大，若达到最大迭代次数，迭代终止，输出全局最优量子位置与次优量子位置，映射为具体最优路径与备用路径；否则令迭代次数加1，返回步骤四。