基于风险图的自适应蚁群优化在城市无人机航线规划中的应用——以常州某居民区为案例
《Sustainability》:Noise-Aware UAV Routing for Urban Logistics: A Data-Driven Decision-Support Framework
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时间:2026年10月15日
来源:Sustainability 4.1
摘要
城市无人机航线规划需要建立空间输入、航线限制与评估标准之间的明确关联。本研究在基于起终点的空间路径规划框架下,展示了基于风险图的自适应蚁群优化(RMA-ACO)的单案例演示。建筑几何与起终点活动供给在统一的出行发生率假设下提供接收者相关输入。该方法结合了空间排除、局部距离-噪声启发式、回溯、提前停止和几何后处理。研究以中国常州某居民区的一对起终点为对象,在10米固定高度下进行了考察。历史依赖的局部评分引导路线选择,最终路线则通过几何长度以及公共字段上未经缩放的噪声相关模型指标进行评估。在5米高度的30次固定种子运行中,RMA-ACO与ACO的路线长度均值分别为2763.6米与3190.1米,运行时间分别为143.2秒与202.9秒,噪声指标分别为59.2与60.9(配对差异:?1.7;95%置信区间:?2.26至?1.14)。这些结果在规定的代理设置下比较了所测试的完整配置。它们并未分离各组件的效应,也未确立实测暴露量的减少、向其他配送航线的可迁移性或实际飞行的可行性。
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