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ISSN 1009-0029  CN 12-1311/TU
消防科学与技术

消防科学与技术 ›› 2020, Vol. 39 ›› Issue (5): 662-665.

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基于离散粒子群算法多旋翼无人机任务分配研究

吴立志1，崔彦琛1，朱红伟1，崔俊广2   

  1. 1.中国人民警察大学，河北 廊坊 065000； 2.驻马店市消防救援支队，河南 驻马店 463000
  • 出版日期:2020-05-15 发布日期:2020-05-15
  • 通讯作者: 崔彦琛（1994-），男，中国人民警察大学军队指挥学硕士研究生。
  • 作者简介:吴立志（1968-），男，浙江金华人，中国人民警察大学副校长，教授，博士，主要从事火灾风险评估及灭火救援技术研究，河北省廊坊市安次区西昌路220号，065000。
  • 基金资助:
    公安部创新计划项目“基于无人机侦检测绘的危化品事故处置决策支持技术及系统研发”（2017JSYJC05）；中国人民警察大学优秀硕士论文培育项目（JDYP201907）

Research on the multi-rotor UAV multi-task assignment based on discrete particle swarm optimization algorithm

WU Li-zhi1, CUI Yan-chen1, ZHU Hong-wei1, CUI Jun-guang2   

  1. 1.Chinese People's Police University, Hebei Langfang 065000, China；2. Zhumadian Fire and Rescue Detachment, Henan Zhumadian 463000, China
  • Online:2020-05-15 Published:2020-05-15

摘要： 应用离散粒子群算法解决消防救援队伍在现场使用多旋翼无人机时存在的多任务分配难题。通过分析现场任务分配条件，在评价指标设计上综合考虑续航、探测宽度、探测气体种类、任务时间以及任务时序约束等问题，并引入逆转算子对离散粒子群算法进行优化。仿真结果表明，优化的粒子群算法相比遗传算法具有更好的寻优性和收敛性。上述研究可以为灭火救援现场多旋翼无人机任务分配提供一定的算法支持。

关键词: 消防救援, 无人机, 多任务分配, 离散粒子群算法

Abstract:

Discrete particle swarm algorithm was used to solve the problem of multi-task assignment of UAV for the team of fire and rescue. Through analyzing the conditions of on site task assignment, the problems such as drone endurance, detection width, detection gas type, task timing and task sequence constraints, and so on were considered in the evaluation index design, and the reverse operator is introduced to optimize the algorithm of discrete particle swarm. The simulation results demonstrate that the optimized PSO has better performance and convergence than the genetic algorithm. The research above can provide some algorithm support for mission assignment of UAVs in fire and rescue site.

Key words:  fire and rescue； UAV, multi-task assignment, discrete particle swarm algorithm