news 2026/4/23 15:49:56

16、无人机调度决策与轨迹优化研究

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张小明

前端开发工程师

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16、无人机调度决策与轨迹优化研究

无人机调度决策与轨迹优化研究

1. 无人机调度决策分析

在无人机的实际应用场景中,调度员常常需要对无人机群进行合理的决策和分配。其中,$\tau_1$ 代表调度员分析路线情况并决定划分无人机群的时长。基于此,调度员做出决策的概率可表示为:
[
\rho(\mu) = \left[1 - \exp(1 - \mu^{-1})\right]\left[1 - \mu\exp(1 - \mu^{-1})\right]^{-1}
]
当 $\tau_1 = 0.5$ 时,有以下两种情况:
- 当 $t_1^= 1$ 时,$\mu^= \frac{0.5}{1} = \frac{1}{2}$,$\rho(\mu^) = 0.7746$。
- 当 $t_1^{
} = 6$ 时,$\mu^{} = \frac{0.5}{6} = \frac{1}{12}$,$\rho(\mu^{*}) = 0.9999$。

计算结果表明,只有当推荐的无人机群分离时间为 $t_1^{**}$ 时,调度员才能做出可靠的决策。

下面通过表格展示不同参数下的结果:
| $t_1$ 值 | $\mu$ 值 | $\rho(\mu)$ 值 |
| ---- | ---- | ---- |
| $t_1^= 1$ | $\frac{1}{2}$ | $0.7746$ |
| $t_1^{
*} = 6$ | $\frac{1}{12}$ | $0.9999$ |

2. “智能助手”

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