![](/images/graphics-bg.png)
Optimization of Pesticide Spraying Tasks via Multi-UAVs Using Genetic Algorithm
المؤلفون المشاركون
Hu, Xiaoxuan
Luo, He
Niu, Yanqiu
Zhu, Moning
Ma, Huawei
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-11-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Task allocation is the key factor in the spraying pesticides process using unmanned aerial vehicles (UAVs), and maximizing the effects of pesticide spraying is the goal of optimizing UAV pesticide spraying.
In this study, we first introduce each UAV’s kinematic constraint and extend the Euclidean distance between fields to the Dubins path distance.
We then analyze the two factors affecting the pesticide spraying effects, which are the type of pesticides and the temperature during the pesticide spraying.
The time window of the pesticide spraying is dynamically generated according to the temperature and is introduced to the pesticide spraying efficacy function.
Finally, according to the extensions, we propose a team orienteering problem with variable time windows and variable profits model.
We propose the genetic algorithm to solve the above model and give the methods of encoding, crossover, and mutation in the algorithm.
The experimental results show that this model and its solution method have clear advantages over the common manual allocation strategy and can provide the same results as those of the enumeration method in small-scale scenarios.
In addition, the results also show that the algorithm parameter can affect the solution, and we provide the optimal parameters configuration for the algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Luo, He& Niu, Yanqiu& Zhu, Moning& Hu, Xiaoxuan& Ma, Huawei. 2017. Optimization of Pesticide Spraying Tasks via Multi-UAVs Using Genetic Algorithm. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191673
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Niu, Yanqiu…[et al.]. Optimization of Pesticide Spraying Tasks via Multi-UAVs Using Genetic Algorithm. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191673
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Luo, He& Niu, Yanqiu& Zhu, Moning& Hu, Xiaoxuan& Ma, Huawei. Optimization of Pesticide Spraying Tasks via Multi-UAVs Using Genetic Algorithm. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191673
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1191673
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)