研究背景与重要性
多无人机路径规划是保障无人机群在复杂环境中高效协同作业的关键技术。 随着无人机在灵活性和稳定性方面的持续提升， 其在军事侦察、城市巡检和环境监测等领域的应用日益广泛。 相比单机作业，多无人机协同执行任务不仅能显著提升任务效率，还具备更强的环境适应性。
军事侦察
多机协同情报收集
城市巡检
基础设施监控维护
环境监测
生态环境数据采集
多无人机路径规划的复杂性挑战
问题本质
多无人机路径规划本质为可行域稀疏的约束多目标优化问题， 涉及多重复杂约束和冲突目标的非线性优化。 该问题的解空间庞大，但可行解区域稀疏且离散， 使得求解过程面临极高的复杂性。
优化目标
- • 路径长度最小化
- • 风险水平最小化
- • 能耗优化
- • 任务效率最大化
约束条件
- • 障碍物避让
- • 航迹连续性
- • 飞行动力学约束
- • 多机间协同避碰
现有方法的局限性
路径初始化阶段
- • 忽略路径的空间结构特征
- • 采用随机生成坐标点方式
- • 无序连接形成路径
- • 缺乏空间合理性
路径重生成阶段
- • 主要依赖通用随机搜索算子
- • 缺乏对适应度函数的有效利用
- • 忽略飞行环境空间关系
- • 搜索效率有限
性能影响
这些局限性限制了算法在有限计算资源下获取高质量全局可行解的能力， 导致收敛速度慢、解质量不高，难以满足实际应用中对实时性和可靠性的要求。
进化算法在路径规划中的应用
进化算法优势
全局搜索能力
不依赖梯度信息
多目标优化
高效处理多目标问题
约束处理
适应复杂约束条件
进化算法求解流程
路径初始化
构成初始路径集合
适应度评价
量化候选路径质量
路径选择
筛选精英路径
路径重生成
挖掘新的优质解
现有方法不足
初始化问题
多采用拉丁超立方采样、均匀抽样等通用方法， 忽略路径应具备的空间结构特性， 缺乏有序性导致算法需耗费大量资源修正
重生成问题
主要采用通用交叉与变异算子， 基于随机扰动搜索， 未充分利用适应度信息和飞行环境特征
本文提出的MSHEA算法
算法总体思路
本文提出一种多源启发式进化算法（MSHEA）， 通过引入路径空间结构、适应度信息及飞行环境特征等多源启发式信息， 分别优化路径初始化与重生成过程， 显著增强多无人机路径规划的求解能力。
路径空间结构
空间合理性指导
适应度信息
解优劣程度反馈
飞行环境特征
三维空间分布特征
创新一：SDEI策略
按序有向膨胀初始化
Sequential Directed Expansion-based Initialization
核心特点
- • 生成高质量初始路径
- • 兼具空间合理性
- • 保证解空间覆盖性
- • 结构多样性
创新二：FFEI机制
融合适应度与飞行环境信息
Fitness and Flight Environment Information
核心功能
- • 提升不可行路径修复效率
- • 增强可行路径局部优化
- • 引导搜索方向与步长
- • 加速收敛过程
技术实现要点
路径表达模型
- • 采用B样条曲线表征路径
- • 通过少量控制点表征完整轨迹
- • 保证路径连续性与平滑性
- • 避免维度灾难问题
启发式信息利用
- • 路径点空间距离信息
- • 相对方位角度信息
- • 空域限高约束信息
- • 适应度评价结果反馈
实验结果与性能评估
实验设置
数据集
- • 8组公开多无人机路径规划基准数据
- • 涵盖不同复杂度飞行场景
- • 标准化测试环境
- • 可重复验证实验
评价指标
- • 超体积指标(Hypervolume)
- • 反世代距离指标(IGD)
- • 算法稳定性分析
- • 参数敏感性测试
性能评估结果
超体积指标提升
相比次优基准算法， MSHEA在超体积指标上 获得显著提升
反世代距离降低
在反世代距离指标上 实现大幅度改善， 解质量显著提高
组件贡献分析
SDEI策略效果
按序有向膨胀初始化策略在提升算法性能方面 发挥了显著作用，有效改善了初始解的质量， 为后续优化提供了良好基础
FFEI机制效果
融合适应度与飞行环境信息的路径重生成机制 显著提升了不可行路径的修复效率和 可行路径的局部优化能力
算法特性验证
优越性能
在不同飞行场景下均展现 出优越的求解性能
高稳定性
算法表现稳定， 结果可重复性强
低敏感性
对新增超参数敏感性低， 适应性和通用性好
实际应用与发展前景
应用领域
军事应用
军事侦察， 战场监控， 协同作战任务
民用服务
城市巡检， 基础设施监控， 应急救援
环境监测
生态监测， 环境评估， 灾害预警
技术优势
多源信息融合
- • 路径空间结构信息
- • 适应度反馈信息
- • 飞行环境特征信息
- • 综合启发式指导
算法性能优势
- • 收敛速度快
- • 解质量高
- • 稳定性强
- • 适应性好
发展前景
技术发展方向
结合深度学习技术， 引入更多环境感知信息； 发展实时动态路径规划； 增强多机协同智能化水平
应用拓展
扩展到更大规模无人机群； 适应更复杂飞行环境； 集成到智能无人系统平台