【摘 要】
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本文建立一种面向物流配送的无人机运输线路和航迹协同规划的双层模型，其中：在上层模型，考虑客户时间窗、无人机载重、能耗和路径风险等约束因素，计算无人机的出发时间和调度中心，及其访问客户的顺序和调度时间表，追求无人机调度成本最低；在下层模型，考虑障碍物、无线电干扰与无人机坠落代价等多重安全因素，计算无人机在任意调度中心和客户之间可行的最短飞行航迹。根据问题特征，设计求解该问题的嵌入A*算法和贪婪策略的
【基金项目】
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教育部人文社科项目（20YJCZH176）； 民航飞行技术与飞行安全重点实验室开放基金（FZ2021KF06）；
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本文建立一种面向物流配送的无人机运输线路和航迹协同规划的双层模型，其中：在上层模型，考虑客户时间窗、无人机载重、能耗和路径风险等约束因素，计算无人机的出发时间和调度中心，及其访问客户的顺序和调度时间表，追求无人机调度成本最低；在下层模型，考虑障碍物、无线电干扰与无人机坠落代价等多重安全因素，计算无人机在任意调度中心和客户之间可行的最短飞行航迹。根据问题特征，设计求解该问题的嵌入A*算法和贪婪策略的两阶段深度强化学习算法。最后，通过一个案例，计算最佳的无人机运输线路及其航迹规划方案，分析关键参数的变化对调度结果的影响，并与其它智能算法进行对比，从而验证本研究的有效性和正确性。
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