Key points are not available for this paper at this time.
أدى الاستخدام المتزايد للطائرات بدون طيار (UAVs) وأنواعها التي تحمل أنظمة أسلحة متقدمة، المعروفة بالطائرات القتالية بدون طيار (UCAVs)، إلى ثورة عالمية في العمليات العسكرية والتجارية المعقدة وجذب انتباه الباحثين من مجالات هندسة مختلفة من أجل حل المشكلات التحديّة المتعلقة بهذه المركبات الحديثة. يعتبر تخطيط المسار مشكلة تحديّة لأنظمة UAV وUCAV تتطلب حساب حل مثالي من خلال مراعاة تهديدات العدو، إجمالي طول الرحلة، استهلاك الوقود أو البطارية، وبعض الخصائص الحركية مثل زوايا الانعطاف أو التسلق. في هذه الدراسة، تم تعديل خوارزمية البلازما المناعية (IP أو IPA)، واحدة من أحدث طرق التحسين الذكية المستوحاة من الطبيعة، من خلال تغيير عمليات نقل البلازما الافتراضية بتقنية جديدة مقترحة تُدعى نهج العلاج الموسع؛ ثم تم تقديم IPA الموسعة (ExtIPA) كمنظم مسار. لتحليل قدرات الحل لـ ExtIPA، تم اختبار 16 حالة من خمسة سيناريوهات ساحة المعركة من خلال تخصيص قيم مختلفة للمعايير التحكم الخاصة بالخوارزمية. تم مقارنة المسارات المحسوبة باستخدام ExtIPA مع المسارات التي وجدها المنظمون استنادًا إلى تقنيات تحسين ذكية أخرى. سمحت الدراسات المقارنة بين ExtIPA وتقنيات أخرى بالقول إن نهج العلاج الموسع يسهم بشكل كبير في سرعة التقارب وجودة الحلول المحصل عليها ويساعد ExtIPA في الأداء أفضل من المنافسين في معظم الحالات.
قام Aslan وآخرون (Sun) بدراسة هذا السؤال.