Optimización de enjambres de partículas de localización de Fermat-Weber para la planificación de caminos cooperativa de vehículos aéreos no tripulados

Este documento presenta un algoritmo efectivo, llamado optimización de enjambres de partículas de localización de Fermat-Weber (FWL-PSO), desarrollado para la planificación de caminos cooperativa de Vehículos Aéreos No Tripulados (UAVs). Inicialmente, FWL-PSO se construye aprovechando la optimalidad de Fermat-Weber para identificar soluciones potenciales. Dentro del marco de FWL-PSO, se establece una colección de partículas de alto rendimiento, determinadas por sus respectivas puntuaciones de ajuste. A continuación, se calcula la ubicación de Fermat-Weber de estas partículas élite para superar el tradicional mejor global, lo que aumenta la estrategia de aprendizaje del PSO estándar. Como resultado, este método permite la evolución de la información mientras fomenta la diversidad en la búsqueda. Posteriormente, se emplea FWL-PSO para manejar las interacciones de múltiples UAVs. En este contexto, la planificación de caminos para un grupo de UAVs se formula como un juego de Nash que incorpora todas las interdependencias cooperativas y condiciones de seguridad. El algoritmo se integra para resolver el problema de optimización con el fin de lograr el equilibrio de Nash. Para evaluar su eficacia, se realizan simulaciones y experimentos extensos en una variedad de escenarios de planificación de caminos. Los análisis comparativos entre FWL-PSO y las variantes existentes de PSO subrayan la eficiencia y fiabilidad mejoradas de nuestro enfoque propuesto. • Algoritmo efectivo de Optimización de Enjambres de Partículas de Localización de Fermat-Weber para resolver problemas de optimización. • Planificación de caminos de múltiples UAVs en tareas de inspección formuladas como un problema basado en juegos. • Integración de FWL-PSO para obtener el equilibrio del juego de Nash para la planificación de caminos cooperativa de UAVs. • Demostración de inspección de edificios utilizando múltiples UAVs con planificación de caminos óptima.