基于DEPSO算法的多无人机绕检机队规模优化方法

为提高民航客机航前航后绕检效率、减少人工成本，研究无人机绕检时多机协作的机队规模优化算法。从多机协作的航迹规划出发，构建客机外观绕检模型，并采用栅格法对绕检作业空间进行离散化；建立航迹规划的约束条件，设计航迹规划代价函数；采用基于差分进化粒子群算法(DEPSO)对机队规模优化，引入差分进化更新粒子群，通过自适应方法调整粒子的惯性权重。仿真结果表明，所研究的方法可获得代价函数指标下的最佳机队规模。