楼传炜，葛泉波，刘华平，袁小虎

（1. 上海海事大学 物流工程学院，上海 201306; 2. 同济大学 电子与信息工程学院，上海 201804; 3. 清华大学 计算机科学与技术系，北京 100084; 4. 清华大学 自动化系，北京 100084）

随着无人机技术的不断发展，无人机(unmanned aerial vehicle，UAV)在军事、商业和农业等各个领域中屡见不鲜，且多无人机系统较单架无人机具有更好的容错性和鲁棒性，在目标搜索以及路径规划方面有着广泛应用[1-6]，其中无人机路径规划问题常用蚁群算法优化解决，已有学者在环境已知的基础上研究了二维平面[7-8]以及三维空间[9-11]上的路径规划方法，文献[12]在TSP问题中利用负信息素实现搜索的多样化，有效减少了遍历城市的时间。文献[13]提出一种求解凸优化子问题的定制内点法来提高多无人机协同轨迹规划效率。文献[14]基于蚁群协调方式，提出了基于仿生集群算法的无人机集群分布式目标搜索模型。在此类问题研究中，搜索目标的位置是已知的，而无人机群搜索任务主要是对不确定的或动态的目标的搜索[15]，因此上述蚁群算法不能解决目标位置未知的问题[16]。

为了解决未知目标问题，文献[16]利用基于信息素的修正蚁群算法完成了对未知目标的搜索，然而由于此算法存在禁忌表，在规模较大的环境中只有一定感知能力的蚂蚁很难完全地根据步长遍历环境，因此局限于规模较小的环境，且启发函数在栅格环境下并不适用。文献[17]根据同构无人机的数目对矩形搜索区域分割，将多UAV搜索转化为单个UAV的区域遍历搜索，以此实现地图的全覆盖搜索。……