智能算法改进

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2025年IJPR SCI2区，基于混合邻域结构的高效稳定智能调度算法用于柔性作业车间调度，深度解析+性能实测大规模定制是现代商业环境中的重要战略，而柔性作业车间因其高度灵活性，尤其适合应用于大规模定制。因此，柔性作业车间调度问题（FJSP）近年来得到了广泛关注。为解决FJSP，研究者提出了多种智能算法，并通过BRdata、BCdata和DPdata等基准测试评估其性能。然而，许多基准实例仍未得到有效解决。本文提出了一种混合遗传禁忌搜索算法（HGTSA）来进一步解决这些基准问题，其设计了一种能够同时表示机器选择和操作顺序的编码方式。在遗传算法阶段，提出了两种专门的交叉算子，确保种群多样性；同时，设计了两种变异算子

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2024年COR SCI2区，改进MOEA/D算法+考虑效率和成本的多目标柔性作业车间调度，深度解析+性能实测为实现航天制造业生产过程的降本增效，本文建立了多目标柔性作业车间调度问题（MOFJSP）的数学模型，该模型综合考虑了四个优化目标：完工时间、刀具数量、机器负载以及机器能耗。为求解 MOFJSP，本文提出了一种改进基于分解的多目标进化算法（IMOEA/D）。为提升解的质量，算法在原有的替换操作基础上引入了另一种全局更新策略；种群初始化采用四种分配规则，并根据种群演化程度动态更新邻域结构。

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2025年CMAME SCI2区，基于优先级驱动搜索、具备动态候选解管理策略的粒子群算法，深度解析+性能实测—本文提出了一种面向高维复杂工程优化的优先级驱动粒子群算法 PDPSO，算法通过去除惯性项的优先级搜索机制与自适应动态候选解管理，实现了无需变异算子的稳定高效搜索，并在探索与开发之间保持自平衡。PDPSO 在 CEC2017 高维测试与 34 个工程案例中均展现出高精度、强鲁棒性和低维度敏感性。

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2026年INS SCI2区，三维互可视区域覆盖的监视布局优化，深度解析+性能实测本文提出了一种新的监控布局优化方法，通过引入三维互可视性来提升区域的安全覆盖。相较于传统的统一处理方式，本方法通过生成网格热力图来确定区域内的需求点，并基于这些需求点的优先级进行优化。基于此，本文采用交叉变异粒子群算法（CMPSO）来求解设备的最优部署，确保在减少设备数量的同时，维持高水平的安全防护效果。实验结果验证了该方法在提升监控效率和区域覆盖能力方面的有效性。

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2025年IEEE TITS SCI2区TOP，具有异质配送与取件服务的多目标多无人机协同路径规划，深度解析+性能实测随着电子商务的快速发展，物流服务类型日益多样化。针对城市环境中的物流需求，本文提出了一种由多架无人机与智能快件柜（SPLs）协同作业的物流系统，以为客户提供包裹取件、配送以及城内按需投递服务。不同于传统的取件与配送服务，城内按需投递服务要求无人机从某一客户处取件并配送至另一客户处。为了在具有弹性时间窗的前提下为客户规划合理的服务路线，多无人机协同路径规划问题显得尤为关键。本文构建了一个多目标混合整数规划模型，以同时最小化运输成本和最大化客户满意度为目标，该模型综合考虑了无人机的动态能耗、软时间窗以及因单载

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2025年IEEE IOTJ SCI2区TOP，多无人机辅助MEC系统中的能效部署与卸载策略，深度解析+性能实测无人机辅助的移动边缘计算（MEC）系统为移动智能终端（MITs）提供了额外的计算能力，成为一种具有潜力的技术。本文旨在优化多无人机（UAVs）辅助MEC系统中为大量MITs提供服务时的能效。为此，本文提出了一种两层回溯搜索算法（TBSA），TBSA的上层通过将回溯搜索算法（BSA）与基于广义对立学习的自适应种群调整策略相结合，优化UAV的部署；下层则根据上层算法得到的AAV部署情况，确定卸载决策和资源分配。在下层中，定义了随机优先级序列（RPS）来描述MITs的卸载决策，并采用BSA来寻找最优的RPS。

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2022年IEEE TITS SCI2区TOP，基于切线交点和目标引导策略的无人机自主路径规划，深度解析+性能实测无人机路径规划使无人机能够避开障碍物并高效到达目标，为了生成无障碍碰撞的高质量路径，本文提出了一种基于切线交点和目标引导策略的自主路径规划算法（APPATT）。在目标引导下，采用椭圆切线图方法生成两条子路径，当遇到障碍物时，基于启发式规则选择其中一条子路径。无人机沿选定的子路径飞行，并通过这种方式反复调整飞行路径，以避开障碍物，直到无碰撞路径延伸到目标。考虑到无人机的运动约束，采用三次B样条曲线平滑航点，以获得可行路径。

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2025年TRE SCI1区TOP，随机环境下无人机应急医疗接送与配送的先进混合方法，深度解析+性能实测论文提出了一种优化紧急医疗运输的混合方法，结合无人机（UAV）进行接送与配送。模型考虑了随机需求和飞行环境的不确定性，解决了库存短缺、突发需求和地理障碍等问题。首先，构建了一个基于混合整数线性规划的医疗接送模型（HPDUP），然后扩展为考虑随机环境的HPDU-SEP模型。为优化无人机轨迹，提出了结合Q-learning的自适应大邻域搜索（ALNS-QLTP）方法，通过地理信息和反馈参数提升优化效率。实验表明，ALNS-QLTP在大规模不确定环境中能显著提高轨迹优化效果，保证了较高的患者覆盖率。

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2023年IEEE TCYB SCI1区TOP，基于改进多目标群体智能算法的灾难应急响应精确无人机三维路径规划方法，深度解析+性能实测无人机三维飞行路径规划是灾难应急响应中的关键挑，。理想路径应平衡飞行路径长度与地形威胁，以缩短飞行时间并减少碰撞风险。传统方法难以平衡这些因素，且缺乏实际约束，导致优化效果不佳。本文提出了一种基于改进多目标群体智能算法（APPMS）的精确路径规划方法，通过将路径规划转化为多目标优化问题，同时优化飞行路径长度和地形威胁度。采用改进的蚁群优化算法提升了全局与局部搜索能力。通过模拟实验和实际应急数据验证了该方法的有效性。

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2025年SEVC SCI2区，一种结合配送机器人和无人机补给的移动包裹柜配送系统的启发式方法，深度解析+性能实测受城市物流自主技术快速发展的推动，论文提出了一种新型自主资源车辆路径问题变体，该问题涉及移动包裹柜（MPL）、配送机器人和无人机。论文将该问题定义为带配送机器人和无人机补给的移动包裹柜问题（MPLPDR-DR），为解决此问题，论文构建了混合整数线性规划（MILP）模型，并设计一种数学启发式方法。该方法集成了一种混合元启发式算法来优化移动包裹柜和配送机器人的路径规划，同时利用MILP模型确定最优的无人机补给决策，该混合元启发式算法以人工蜂群框架为基础，融合了大邻域搜索过程、变邻域下降过程以及变异机制。

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2024年ESWA SCI1区TOP，大规模移动用户移动边缘计算中多无人机部署与任务调度的联合优化方法，深度解析+性能实测在多无人机辅助移动边缘计算（MEC）领域，无人机部署与任务调度的联合优化已成为在保障移动用户服务质量的同时降低系统能耗的有效手段。然而，该方案实施过程中面临无人机部署与任务调度复杂耦合关系的严峻挑战，为此，本文提出了遗传模拟退火与知识共享双阶段混合策略算法（DSHSGSK），其采用HS-GSK交替优化策略，并引入淘汰算子，以实现无人机部署与任务调度的同步优化。为提升无人机部署效率并构建更有效的任务调度策略，论文创新性地设计了无人机位置编码方案。为融合和声搜索算法的局部搜索能力与基于知识获取共享算法的全局搜

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2022年ASOC SCI2区TOP，基于竞争与合作策略的金字塔粒子群算法PPSO，深度解析+性能实测，深度解析+性能实测粒子群算法（PSO）已在各类优化问题中展现出显著优势，其核心要素——拓扑结构与更新策略——对算法性能具有决定性影响。本文提出了金字塔粒子群算法（PPSO），通过引入竞争与合作机制来更新粒子信息，该算法构建金字塔分层结构，依据粒子适应度将其分配至特定层级。同一层级内的粒子进行两两竞争，区分优胜者与失败者：失败者与对应优胜者合作，而优胜者则与上层及顶层粒子协同进化。PPSO赋予每个粒子独特的学习能力，使其能够参考多个范例而非仅学习全局最优解，有效增强了种群多样性并提升了算法性能。

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2026年COR SCI2区，自适应K-means和强化学习RL算法+有效疫苗分配问题，深度解析+性能实测，深度解析+性能实测本文提出了一种自适应强化学习（RL）方法，结合了K-means聚类算法，并通过模拟退火进行优化，旨在解决疫苗分配中的容量车辆路径问题（CVRVD）。该方法为疫苗分配物流提供了一种高效、可扩展的解决方案。通过考虑旅行距离、库存水平和罚款等成本因素，并遵守交付时间窗口，论文方法在提升操作效率的同时，也优化了疫苗的分配效果。

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2025年SEVE SCI2区，具有局部和全局参数自适应差分进化算法，深度解析+性能实测差分进化算法（DE）是一种高效的数值优化元启发式算法，但存在参数设置敏感性和过早收敛等问题。本文提出了一种局部和全局参数自适应机制（LGP）机制和双重历史记忆策略，根据父子向量对的欧几里得距离动态分类控制参数，将其划分为局部或全局历史记录，并在每代更新相应的历史记忆。其次，引入了一种参数自适应策略，通过从适当的历史记忆中选择元素来生成新的控制参数，以平衡开发与探索。

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2025年SEVC SCI2区，河流水质监测中卡车与无人机协同的双目标路径规划问题，深度解析+性能实测城市河流生态系统的保护是可持续水资源管理的关键环节，传统水质采样方法依赖船只，存在效率低、成本高及潜在污染等问题。本文提出一种创新解决方案：通过卡车与无人机协同作业，无人机负责采集水样本，卡车作为移动补给站以扩展其航程。研究建立了混合整数二次规划模型，综合考虑无人机载重变化对能耗的影响，并开发了一种改进NSGA-II，引入迭代前沿优化策略与三种专用遗传算子，以提升路径协同规划的多样性与种群质量。

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2023年IEEE TASE SCI2区，基于Dubins路径的多异构无人机动态灾情检测与验证集成分配，深度解析+性能实测本文针对异构无人机在动态侦察与确认任务中的任务分配问题，提出了一种融合路径规划与任务分配的优化方法。研究指出，任务分配效果高度依赖于路径规划，但相关研究较为匮乏。为此，本文在基于一致性捆绑算法上进行了改进，引入了有效的多任务、多智能体约束处理机制。该方法利用Dubins路径优化耦合路径，降低预估路径与实际路径的偏差，并通过分布式遗传算法缩短执行时间。

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2025年COR SCI2区，基于近似细胞分解的能源高效无人机路径规划问题用于地质灾害监测，深度解析+性能实测本文提出了一种能源高效的无人机路径规划方法（EURP）用于监测分散的地质灾害易发区域，通过建立无人机飞行模式的能耗模型，并采用近似细胞分解技术将区域离散为方格网，以提高图像获取精度。为解决EURP问题，本文设计了一个混合元启发式算法（EGHM），结合大邻域搜索（LNS）和可变邻域下降（VND）进行优化。

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2024年ASOC SCI2区TOP，有效离散人工蜂群算法+变压器制造矩形切割问题，深度解析+性能实测本文解决了变压器行业中带有断刀约束的二维矩形切割问题，该问题要求从较大且大小不一的矩形中切割出一组矩形物品，其目标是最小化切割所需物品所使用的料箱数量。为了解决这个问题，本文提出了一种有效离散人工蜂群算法，其采用十进制编码方式，其中每个整数代表一种料箱或物品类型，并通过构造性启发式解码整数列表，以生成符合断刀切割约束的切割模式。此外，还设计了一种复制策略来提高解的质量。

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2025年COR IOTJ SCI2区，灾后通信无人机基站位置优化和移动充电无人机路径规划，深度解析+性能实测本文针对灾害发生后传统通信系统失效的问题，提出了一种基于无人机创新通信解决方案。通过将无人机作为数据采集与传输平台，收集并回传受灾人群的消息与位置信息，建立稳定的应急通信网络。研究构建了一个优化模型，用于确定无人机基站的三维部署位置，以最大化覆盖率和服务质量，同时引入移动供电无人机为基站和数据传输提供能源，并对其路径进行优化。为提高求解效率，设计了基于聚类的混合启发式算法，并在土耳其苏丹贝利省开展案例研究。

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2023年IEEE IOTJ SCI1区TOP，动态环境下无人机目标覆盖任务路径规划，深度解析+性能实测无人机（UAV）作为物联网应用的重要工具，正广泛应用于智能农业监测、智能交通监测等领域，并逐渐成为国内外研究热点。然而，现有飞行路径规划算法在可行性与有效性方面仍存在不足。本文针对动态环境下无人机目标覆盖任务路径规划问题，提出了一种基于贪心分配与改进蚁群优化算法（ACO-VP），该算法首先通过贪心策略确定最优无人机数量并合理分配目标点；随后在蚁群算法中引入可变信息素增强因子和挥发系数，优化信息素更新机制以提升规划效率；并在目标点动态增加时实现路径的实时重规划。仿真结果表明，该方法在覆盖效率与路径优化效果方