自适应蜘蛛蜂优化充电策略

悬停时长提三成

通过梯度自适应动态调整交叉概率,在降雨衰减下实时优化无人机群的能量分配。

曹阳 · Jinzhan, Li · 彭小峰 · 黄冠 · Long, Liu · Liang, Gu · Jing, Zuo

Guangzi Xuebao/Acta Photonica Sinica 2025

参数信息

整体悬停时长提升
31.34 %
平均接收功率
110 W
整体悬停时长提升
20.09 %
强制降落数量
4

技术优势

悬停时长提升三成

在5 mm/h降雨下,AD-SWOC策略使整体悬停时长最高增加31.34%,优于FCFS的22.1%和NJNP的25.7%。

暴雨下仍有效

在25 mm/h强降雨下,即使平均接收功率降至110 W,悬停时长仍提升20.09%,表明策略对严重衰减具有鲁棒性。

减少强制降落

自适应交叉概率机制使强制降落率显著低于固定参数法:无人机达10架时仅4架强制降落,而固定交叉概率方法超过一半。

应用场景