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Reactivable ripple spreading algorithm for solving post-flood disaster inspection routing problem
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AI
DOI：10.1007/s12065-025-01120-z.png)
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摘要
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在洪水灾害场景中，高效的灾后无人机检查对于及时评估和协调救援行动至关重要。优化无人机检查路径可以显著提高受灾区域的响应效率和环境感知能力。然而，现有的无人机灾害检查路径规划算法在平衡解精度和计算效率方面往往面临挑战，尤其是在时间紧迫的灾后洪水灾害场景中。为克服这一局限性，本文建立了无人机灾后洪水检查路径规划问题（PFDIRP），提出了可重新激活的波纹扩散算法（RRSA），这是一种面向全局目标的全局搜索方法，专门用于应急无人机路径优化。具体而言，RRSA通过启动独立的波纹中继过程并并行探索多条搜索路径，能够高效地确定近优检查路径。更重要的是，本文在包括标准基准数据集以及来自中国南京和郑州的真实洪水数据集在内的不同规模实例上进行了实验仿真。结果表明，RRSA在计算效率和求解质量方面均优于9种对比算法，尤其是在大规模和复杂场景中。该算法有效识别了最优无人机检查路径，减少了整体检查时间，并增强了洪水灾害管理系统的响应能力，为灾后应急行动提供了实用工具。
Keyword:
Reactivable ripple spreading algorithm
Post-flood disaster
Inspection routing problem
Computational efficiency
Solution accuracy
期刊
IF:
2.6
论文数:
120
被引数:
2.0K
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