基于混合粒子群的无人机对舰船搜索航路优化*

周 波 张尚悦

（1.海军大连舰艇学院基础部 大连 116018）（2.海军大连舰艇学院航海系 大连 116018）

1 引言

随着无人机技术的迅速发展，无人机在海上稽私、海事巡逻、海洋气象监测、船舶遇险后事故救援等领域的应用越来越广。尤其是随着现代物流业的发展，在某些岛屿繁多、交通设施不完善、用邮不便的区域开展无人机航路运营，可兼顾时效性和便利性。

在军事上，无人机以其造价低、体积小、非接触、零伤亡等优势也越来越受到各国的重视。无人机利用其携带的光电、红外传感器、摄像头等多种机载设备，可以在大范围内持续不断地监视海洋或陆地。对于交通流量比较大的港口以及重要的交通要道，无人机在高风险环境下执行任务时，还可根据需要抵近侦察，在较短时间内初步判定目标的类型，一旦发现可疑目标，可及时回传各种信息，为后续的进一步识别、跟踪、搜索、查证做准备。由于无人机执行任务时受多种因素影响，其运动时间有限。因此，执行任务前首先要合理规划飞行路线，获取最优飞行路径［1～3］。

2 无人机搜索问题基本理论

无人机从某个起点出发，对任务海域中各艘舰船进行搜索查证的问题，相当于典型的旅行商问题。需求解无人机飞到各艘目标舰船上空查证并最终返回到起点的最短路径。根据算法实现原理不同，航路优化算法包括图论中的A*算法［4］、Floyd算法［5］、Dijkstra算法等非进化型算法，以及粒子群优化、神经网络算法、禁忌搜索法、遗传算法、模拟退火［6］、蚁群算法等进化算法［1～2］。……