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龙图腾网获悉东北农业大学申请的专利基于智能优化算法的植保无人机作业路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117762156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311690943.7，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于智能优化算法的植保无人机作业路径规划方法是由孙小博;张攀利;牛龙辉;蔡梦宸;陈红旭设计研发完成，并于2023-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能优化算法的植保无人机作业路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于智能优化算法的植保无人机作业路径规划方法，该方法采用基于顺序的编码方式，使得遗传算法在求解植保无人机作业路径规划时不需要进行离散化处理；采用双向启发式交叉算子，交叉算子具有启发性和有遗传性；采用跳跃基因算子；采用基于序的组合适应度函数的轮盘赌选择算子；局部搜索算法采用在遗传算法中引入2‑Opt算法，具有全局和局部搜索能力。该方法是一种基于混合改进的遗传算法，结合了多种智能优化算法的优点，可以提高算法的全局和局部搜索能力，确保作业点覆盖所有的农田区域的同时得到最优的作业路径，有效地提高植保无人机作业路径规划问题的求解质量和效率。

本发明授权基于智能优化算法的植保无人机作业路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能优化算法的植保无人机作业路径规划方法，其特征在于： 编码方式：采用基于顺序的编码方式，使得遗传算法在求解植保无人机作业路径规划时不需要进行离散化处理； 交叉操作：采用双向启发式交叉算子，交叉算子具有启发性和有遗传性； 变异操作：采用跳跃基因算子； 选择操作：采用基于序的组合适应度函数的轮盘赌选择算子； 局部搜索：局部搜索算法采用在遗传算法中引入2-Opt算法，具有全局和局部搜索能力； 其具体步骤如下： 1参数设置：混合遗传算法种群规模为n，交叉概率Pc＝0.7，变异概率Pm＝0.8，跳跃基因概率PJG＝0.5，精英个体为10，算法的迭代次数为500，初始迭代次数gen＝0；无人机作业点位数为N；具有N个作业点位数的无人机路径规划问题的目标函数表示为: 式中，fT是无人机路径中无人机所飞的最短距离；ti表示第i个作业点；dti,ti+1表示第i个作业点与第i+1个作业点之间的距离，用如下公式表示： xi，yi和xi+1，yi+1分别是ti，ti+1的坐标； 2编码方式：混合遗传算法采用基于顺序的编码方式，使得混合遗传算法在求解植保无人机作业路径规划时不需要进行离散化处理；无人机作业点数为N，则个体初始为 X＝randpermN3 其中，X为码长为N、编码值为整数且不存在重复值的个体； 以式1生成n个个体，并以式1计算n个个体的适应度值； 3如果gen满足最大迭代条件，输出最优的作业路径、N个作业点之前的飞行长度，结束循环，否则、进入下一步； 4在n个个体中保存10个适应度值最小的个体； 5选择参与交叉的染色体，以基于序的组合适应度函数的轮盘赌选择算子，选择概率计算公式如下： 式中，n为种群个体，fi为种群中第i个个体的适应度值，适应度值引入一种基于序的适应度函数计算方式，计算公式如下： 1基于序的线性适应度函数 2基于序的非线性适应度函数 fi＝β1-βi-16 式中，β∈0,1，一般在0.01-0.3之间；根据迭代次数选择适应度函数，偶数次迭代时以公式6计算，奇数次迭代以公式5计算； 6采用双向启发式交叉算子；交叉算子通过交叉操作以提高搜索能力，子代能够继承父代的优秀基因，组合父代中有价值的信息，生成能够包含更复杂基因结构的新个体； 7将交叉产生的n个个体和步骤4中保存的10个精英个体组成新的种群；计算种群的适应度值，并且选择最优的n个个体作为当前种群中的个体；保存的10个精英个体； 8执行唯一操作；操作方法如下：设种群规模为n，经过若干次迭代后，种群中若有两个或两个以上相同的染色体存在，只保留多个相同染色体中的一个；若去掉其余相同染色体后种群规模为n1，为了保持种群规模不变，随机产生n-n1个染色体，用随机产生的n-n1个染色体替代去掉的n-n1个相同的染色体； 9执行唯一操作后的n条染色体和步骤7中保留的q条精英染色体构成新的种群； 10根据适应度值对种群中个体进行升序排序； 11分别保留飞行路线长度较短的n条染色体和q条精英染色体； 12对保留的n条染色体按变异概率Pm执行变异操作；给出一种组合变异算子，兼顾算法的探索能力和开发能力： 1逆序变异算子 随机产生[1,m]之间的两个随机整数N1和N2，将要执行变异操作的某条染色体上N1和N2之间的基因进行逆序排列，得到一条新的染色体； 2交换变异算子 随机产生[1,m]之间的两个随机整数N1和N2，将要执行变异操作的某条染色体上N1和N2位置上的基因交换位置，得到一条新的染色体； 3启发式变异算子 随机产生[1,m]之间的一个随机整数N1，N1为要执行变异操作的染色体上的一个作业点，在该染色体上找到N1索引号；同时，找到与N1这个作业点距离最近的其他作业点N2，将作业点N2插入到N1这个作业点所在位置的后面； 组合变异算子操作为：在第t次迭代时，对于要执行变异操作的每一条染色体，可随机产生一个随机数r，如果rPm，则按逆序变异算子进行变异；如果r≤Pm，且r是3的倍数，则按交换变异算子进行变异；如果r≤Pm，且r不是3的倍数，则按启发式变异算子进行变异； 13变异的nPm条染色体、步骤11中保留的q条精英染色体和n条染色体重新构成新的种群，从新种群中保留飞行路线长度较短的q条精英染色体和n条染色体；将此时的种群记为A； 14对A执行跳跃基因操作，并将此时的种群记为B；采用跳跃基因算子提升算法的收敛速度； 15对A执行2-Opt操作，并将此时的种群记为C； 16将步骤13中保留的q条精英染色体、种群B和种群C构成新的种群D； 17从D中分别保留路线长度较短q条精英染色体和n条染色体，返回步骤3。

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