智能车间无人机巡检路径规划是一种典型的室内无人机路径规划技术,通过无人机对车间各工作区域进行智能巡检来解决部分在工作区域发生的问题或者对发生的问题进行及时反馈。针对路径规划这一问题,以巡检路径最短为目标提出一种改进的混合粒子群算法,该算法将粒子群算法和遗传算法进行结合,通过对遗传算法进行结构优化以及寻找粒子群算法的最优参数组合,使之更易收敛于最短路径。仿真实验证明,相较于传统的粒子群算法,优化后的混合粒子群算法收敛能力得到了很大的提升。最终的模拟实验验证了该算法的可行性。

建立了基于关键因素的多订单转换成本模型，将遗传算法与粒子群算法相结合，采用精英保留策略，有效加快函数值的收敛速度。算例表明，该算法模型具有较好的可行性。