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公开(公告)号：CN115018149A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210616779.4
申请日：2022-06-01
Applicant: 南京林业大学 , 江苏宁翔通用航空有限公司
Abstract: 本发明公开了一种直升机航空施药飞机起降点位置规划方法，首先采用向量建模法规划各林区的施药航线，生成施药航线集。然后采用樽海鞘算法搜索直升机起降点位置，并采用带非法路径修正算子的遗传算法求解樽海鞘算法的适应度，该适应度设计为从飞机起降点出发遍历所有施药航线的最短调度航线，同时采用三层神经网络控制飞机起降点位置的可行域，并采用惩罚函数的思想，将落在可行域外的飞机起降点直接赋予较小的适应度值，在不影响樽海鞘算法搜索策略的情况下，快速规划飞机起降点的位置。该发明规划的飞机起降点位置，可使从该起降点出发且遍历各施药航线的调度航线最短，为规划直升机航空施药飞机起降点位置难题提供了便利。
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公开(公告)号：CN113191567A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110555076.0
申请日：2021-05-21
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双层融合智能算法的多林区航线调度规划方法，S1、设置第一层遗传算法的种群；S2‑S6、采用十进制编码方式初始化种群，计算适应度，执行选择、交叉、变异、逆转操作，重新插入到种群中并检查迭代次数；S7、蚁群算法信息素初始化；S8‑S20、设置蚂蚁个数m，分别随机放在待规划的多片区林区节点上，蚂蚁k不重复地将所有片区都遍历，及时更新局部信息素；检查蚂蚁索引号k是否大于蚂蚁个数m；全局信息素更新。检查迭代次数；输出作业顺序路径解集；设置第二层遗传算法种群；采用二进制编码种群Chrom2；计算适应度值；进行选择、交叉、变异操作；重新插入后得更新后种群；检测迭代次数；输出航线最佳调度方案。
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公开(公告)号：CN115081663B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202110264083.5
申请日：2021-03-11
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/02 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于双层嵌套遗传算法的多林区航线调度规划方法，包括以下步骤：S1、设置两层遗传算法的种群大小和长度、交叉概率、变异概率；S2、得到初始种群Chrom1并进行扩展，得到种群Chrom11；S3、初始化种群Chrom2；S4、根据种群Chrom2修正种群Chrom11；S5、对种群Chrom2中染色体进行选择、交叉、变异操作；然后进行逆转操作；重新插入得更新后种群Chrom2；S6、检测迭代次数是否超过最大迭代次数；S7、计算Chrom1中第K行适应度；S8、判断K值是否大于Chrom1种群数；S9、对种群Chrom1中的染色体进行选择、交叉、变异操作，然后进行逆转操作；S10、检测迭代次数是否超过最大迭代次数；S11、通过计算输出最短调度路径。
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公开(公告)号：CN113159459A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110555185.2
申请日：2021-05-21
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于融合算法的多林区航线调度规划方法，包括以下步骤：S1、根据需要喷药的林区数量设置混合粒子群算法的进化次数Nmax、个体数目，初始化粒子位置；S2、计算粒子适应度值；S3、根据粒子适应度值更新个体最优粒子和群体最优粒子；S4、个体最优交叉；S5、群体最优交叉；S6、粒子变异；S7、检查迭代次数；S8、输出作业顺序路径解集；S9、设置遗传算法种群大小，交叉概率，变异概率；S10、遗传算法初始化种群Chrom2，采用二进制编码的方式；S11、计算第二层算法的适应度值；S12、对种群Chrom2中进行选择、交叉、变异操作；然后重新插入后得更新后种群Chrom2；S13、检测迭代次数；S14、输出最短的全局区域间调度路径。
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公开(公告)号：CN115018149B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210616779.4
申请日：2022-06-01
Applicant: 南京林业大学 , 江苏宁翔通用航空有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/02 , G06N3/006 , G06N3/04 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种直升机航空施药飞机起降点位置规划方法，首先采用向量建模法规划各林区的施药航线，生成施药航线集。然后采用樽海鞘算法搜索直升机起降点位置，并采用带非法路径修正算子的遗传算法求解樽海鞘算法的适应度，该适应度设计为从飞机起降点出发遍历所有施药航线的最短调度航线，同时采用三层神经网络控制飞机起降点位置的可行域，并采用惩罚函数的思想，将落在可行域外的飞机起降点直接赋予较小的适应度值，在不影响樽海鞘算法搜索策略的情况下，快速规划飞机起降点的位置。该发明规划的飞机起降点位置，可使从该起降点出发且遍历各施药航线的调度航线最短，为规划直升机航空施药飞机起降点位置难题提供了便利。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115081663A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110264083.5
申请日：2021-03-11
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双层嵌套遗传算法的多林区航线调度规划方法，包括以下步骤：S1、设置两层遗传算法的种群大小和长度、交叉概率、变异概率；S2、得到初始种群Chrom1并进行扩展，得到种群Chrom11；S3、初始化种群Chrom2；S4、根据种群Chrom2修正种群Chrom11；S5、对种群Chrom2中染色体进行选择、交叉、变异操作；然后进行逆转操作；重新插入得更新后种群Chrom2；S6、检测迭代次数是否超过最大迭代次数；S7、计算Chrom1中第K行适应度；S8、判断K值是否大于Chrom1种群数；S9、对种群Chrom1中的染色体进行选择、交叉、变异操作，然后进行逆转操作；S10、检测迭代次数是否超过最大迭代次数；S11、通过计算输出最短调度路径。
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公开(公告)号：CN117014468A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310929509.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 南京林业大学 , 江苏宁翔通用航空有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L67/125 , H04L67/02 , H04L67/1095 , H04L67/2885 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于WebGIS的载人直升机施药实时监测系统及方法，其中系统包括监测数据采集层、监测信息传输网关、管理监测信息的公共服务层、实时存储监测信息的数据持久层、监测信息类别处理与优化的业务服务层与前端页面显示层，该监测系统旨在解决现有载人直升机施药时作业航迹与施药状态监测实时性与可视化反馈不足的问。本发明能够准确的进行载人直升机施药时作业参数的实时采集与反馈，进而避免航空施药时的漏施与多施现象。
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公开(公告)号：CN115049150A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210804444.5
申请日：2022-07-08
Applicant: 南京林业大学 , 江苏宁翔通用航空有限公司
Abstract: 本发明涉及一种直升机航空施药起降点位置规划方法及系统。该方法包括获取每个林区的顶点位置；根据每个林区的顶点位置，采用向量建模法确定每个林区的掉头次数、施药航线数以及方向向量；根据施药航线数的奇偶性以及方向向量确定对应林区的四个进出点；根据每个林区的顶点位置，确定每个林区边界，并根据林区边界，构建起降点位置的二分类模型；利用起降点位置的二分类模型判断起降点位置是否在林区外；当起降点位置在林区外时，采用蚁群算法和鲸鱼算法确定目标起降点位置；当起降点位置在林区内时，采用鲸鱼算法确定目标起降点位置。本发明能够准确的确定直升机航空施药起降点位置，进而提高林区航空施药效率。
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公开(公告)号：CN113222264A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110555186.7
申请日：2021-05-21
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于耦合算法的多林区航线调度规划方法，包括以下步骤：S1、设置模拟退火算法控制参数；S2、产生初始解；S3、计数器count＝0；S4、将k＝1；S5、解变换、变异、逆转得到新解；S6、根据Metropolis准则判断是否接受新解；S7、得到新解S1，并将k＝k+1；S8、判断k>L；S9、执行count＝count+1，T＝qT；利用降温速率q进行降温。S10、判断T是否小于Tend；S11、输出作业顺序路径解集；S12、设置遗传算法种群大小、交叉概率、变异概率；S13、遗传算法初始化种群Chrom2；S14、计算适应度值；S15、进行选择、交叉、变异操作；得到更新后种群Chrom2；S16、检测迭代次数；S17、输出最短的全局区域间调度路径。
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公开(公告)号：CN113191567B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202110555076.0
申请日：2021-05-21
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于双层融合智能算法的多林区航线调度规划方法，S1、设置第一层遗传算法的种群；S2‑S6、采用十进制编码方式初始化种群，计算适应度，执行选择、交叉、变异、逆转操作，重新插入到种群中并检查迭代次数；S7、蚁群算法信息素初始化；S8‑S20、设置蚂蚁个数m，分别随机放在待规划的多片区林区节点上，蚂蚁k不重复地将所有片区都遍历，及时更新局部信息素；检查蚂蚁索引号k是否大于蚂蚁个数m；全局信息素更新。检查迭代次数；输出作业顺序路径解集；设置第二层遗传算法种群；采用二进制编码种群Chrom2；计算适应度值；进行选择、交叉、变异操作；重新插入后得更新后种群；检测迭代次数；输出航线最佳调度方案。
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