Ин таҳқиқот барои тавлиди масирҳои амалишаванда барои ҳавопаймоҳои бесарнишин дар муҳитҳое, ки монеаҳо ва минтақаҳои таҳдид мавҷуданд, чаҳорчӯбаи ҳамкории эволютсияи дифференсиалиро бо номи Multi-Strategy Cooperative Differential Evolution Algorithm (MuCDEA) таҳия мекунад. Равиш стратегияҳои гуногуни эволютсияи дифференсиалиро дар зерпопулятсияҳои ҷудогона иҷро мекунад, самаранокии онҳоро дар фосилаҳои муайян арзёбӣ менамояд ва ба стратегияи муваффақтар ҳиссаи бештари популятсия ҷудо мекунад. Усул дар 2B ва 3B, дар маҷмӯъ дар 20 ҳолати банақшагирии роҳ, дар ду сатҳи гуногуни дискретизатсияи роҳ ва бо 30 иҷрои мустақил барои ҳар ҳолат муқоиса шуд. Дар баҳогузории умумии бар CEC-2022 асосёфта, ки JADE, SaDE ва SHADE якҷоя истифода шудаанд, MuCDEA24 бо 292823 хол ҷойи аввал ва SHADE бо 290737 хол ҷойи дуюмро гирифт. Бо вуҷуди ин, таҳқиқот озмоиши воқеии парвоз нест; натиҷаҳо ба масъалаҳои ададии банақшагирии роҳ бо монеаҳои собит асос ёфтаанд.

Масъалаи банақшагирии роҳи UAV танҳо ҳамчун ёфтани кӯтоҳтарин хат байни нуқтаи оғоз ва ҳадаф баррасӣ намешавад. Дар функсияи ҳадаф хароҷоти сӯзишворӣ, ки дарозии роҳро ифода мекунад, ва дучоршавӣ ба минтақаҳои таҳдид якҷоя арзёбӣ мешаванд. Илова бар ин, кунҷҳои тангаж ва каҷравӣ дар қисмҳои пайдарпайи роҳ маҳдуд карда мешаванд, то аз манёврҳои аз ҳад шадид пешгирӣ гардад. Ҳамин тавр, алгоритм ба тавлиди роҳҳое равона мешавад, ки на танҳо кӯтоҳ, балки аз монеаҳо канорагиранда ва аз ҷиҳати геометрияи парвоз амалишавандатар бошанд.

Қувваи MuCDEA24 аз он барнамеояд, ки дар ҳамаи санҷишҳо алоҳида беҳтарин натиҷаро додааст. SHADE дар ҳашт ҳолат аз 20 ҳолат ҷойи аввалро гирифт, дар ҳоле ки MuCDEA24 дар ҳафт ҳолат аввал шуд; аммо MuCDEA24 дар ҳеҷ ҳолат аз ҷойи панҷум поён нарафт. Дар раддабандии умумии таҳқиқот ҳамин рафтори устувортар ҳалкунанда гардид. Муҳаққиқон нишон медиҳанд, ки ҳамкории стратегияҳои гуногуни ҷустуҷӯ метавонад дар баробари тақсимоти тағйирёбандаи монеаҳо ва андозаҳои масъала муносибати мутавозинтари кашф-истифодаро ба вуҷуд орад.

Дар таҳлили умумии самаранокӣ арзиши миёнаи функсияи ҳадафи MuCDEA24 дар 20 ҳолат 2538,42 ва барои SHADE 3450,70 гузориш шуд. Мувофиқи ҳисобҳои таҳқиқот, ин аз ҷиҳати функсияи миёнаи ҳадаф тақрибан %26,4 коҳишро ифода мекунад. Дар инҳирофи стандартии функсияи ҳадаф низ нисбат ба SHADE тақрибан %51,4 коҳиш гузориш гардид. Дар муқобил, дарозии миёнаи роҳ барои MuCDEA24 1750,91 ва барои SHADE 1741,37 дода шудааст. Аз ин рӯ, бартарии MuCDEA24 танҳо дар тавлиди роҳи кӯтоҳтар нест; он аз арзёбии якҷояи хароҷоти таҳдид, амалишавандагӣ ва устувории натиҷаҳо бармеояд.

Вақти миёнаи симулятсияи MuCDEA24 барои ҳар иҷро 3,38 сония аст. Ин арзиш ба 3,32 сонияи SHADE ва 3,27 сонияи MuCDEA5 наздик аст. Аммо ин вақтҳо давомнокии оптимизатсия дар шароити таҷрибавии ҳисоббарории истифодашуда мебошанд ва исбот намекунанд, ки усул метавонад дар UAV-и воқеӣ банақшагирии дубораро дар вақти воқеӣ анҷом диҳад.

Арзёбӣ аз назари Туркия: Чунин усул барои самтҳое монанди сохтани масир аз ҷониби воситаҳои ҳавоии автономӣ дар минтақаҳои мураккаб, бозрасии инфрасохтор, ҷустуҷӯ ва наҷот ё банақшагирии парвоз дар минтақаҳои душворгузар арзиши таҳқиқотӣ дорад. Аммо барои интиқол ба амалиётҳои воқеӣ дар Туркия маҳдудиятҳои маҳаллии парвоз, харита ва маълумоти воқеии сенсорҳо, шамол, монеаҳои ҳаракаткунанда, масрафи батарея, шароити алоқа ва динамикаи восита бояд алоҳида санҷида шаванд. Ин таҳқиқот татбиқи саҳроии онҳоро нишон намедиҳад.

Масъалаи асосии таҳқиқот чист?

Дар банақшагирии роҳи ҳавопаймои бесарнишин ҳадаф танҳо ёфтани роҳи аз ҷиҳати геометрӣ кӯтоҳ байни нуқтаҳои оғоз ва ҳадаф нест. Роҳ набояд монеаҳоро бурида гузарад, бояд то ҳадди имкон аз минтақаҳои таҳдид дур бошад ва тағйироти самти аз ҳад тезеро, ки восита иҷро карда наметавонад, дар бар нагирад. Вақте муҳит 3B мешавад ва шумораи монеаҳо зиёд мегардад, шумораи комбинатсияҳои эҳтимолии роҳ низ босуръат меафзояд.

Дар таҳқиқот ҳангоми ишора ба аҳамияти усулҳои классикӣ ба монанди A*, Dijkstra ва майдони потенсиалӣ дар баъзе сохторҳои масъала, диққат ба усулҳои метаэвристикии бар популятсия асосёфта барои масъалаҳои оптимизатсияи пайвастаи баландченака ва ғайрихаттӣ равона мешавад. Дар маркази таҳқиқот оилаи Эволютсияи Дифференсиалӣ (Differential Evolution, DE) қарор дорад.

Эволютсияи дифференсиалӣ чӣ гуна кор мекунад?

DE-и стандартӣ аз фарқиятҳои байни ҳалли номзад дар популятсия истифода бурда, векторҳои нави ҳалро тавлид мекунад. Мутатсияи асосии DE/rand/1 дар таҳқиқот ба шакли зерин дода шудааст:

\[ v_i^{G+1}=x_{r1}^{G}+F\left(x_{r2}^{G}-x_{r3}^{G}\right) \]

Дар ин ҷо \(F\) коэффисиенти миқёсдиҳии вектори фарқият мебошад. Пас аз мутатсия кроссовер ва интихоб татбиқ мешаванд. Вариантҳои навтари DE бошанд, бо тағйир додани стратегияи мутатсия, нисбати кроссовер, истифодаи бойгонӣ, мутобиқсозии параметрҳо ё рафтори популятсия мекӯшанд дар сохторҳои гуногуни масъала натиҷаи беҳтар ба даст оранд.

Навоварии асосии MuCDEA

Равиши MuCDEA танҳо аз истифодаи пайдарпайи чанд оператори мутатсия дар як DE иборат нест. Популятсияи ибтидоӣ ба зерпопулятсияҳои ҷудогонае тақсим мешавад, ки ба алгоритмҳои интихобшудаи DE мувофиқат мекунанд. Ҳавзи стратегияҳое, ки дар таҳқиқот метавон истифода бурд, аз JADE, CoDE, EPSDE, SaDE, MIDE ва SHADE иборат аст.

Ҳар зерпопулятсия мувофиқи рафтори алгоритми худ эволютсия мекунад. Дар фосилаҳои муайяни бозарзёбӣ, беҳбудие, ки ҳар стратегия дар давраи наздик ба даст овардааст, нисбат ба андозаи зерпопулятсия нормализатсия мешавад:

\[ \Delta R(j)=\frac{\Delta G(j)}{\max(1,|I_j|)} \]

Стратегияе, ки баландтарин беҳбудии нормализатсияшударо таъмин мекунад, ҳамчун стратегияи муваффақтарини ҳамон давра интихоб мешавад. Ҳиссаи асосии популятсияи умумӣ

\[ s=\left\lfloor \frac{NP}{M+1}\right\rfloor \]

муайян мешавад ва шумораи фардҳои боқимонда

\[ r=NP-s(M+1) \]

ба ин шакл ҳисоб карда мешавад. Стратегияи беҳтарини интихобшуда \(2s+r\) фард ва стратегияҳои дигар \(s\) фард мегиранд. Ҳамин тавр, система ба рафтори муваффақи ҷустуҷӯ захираи бештари ҳисоббарорӣ ҷудо мекунад ва азбаски стратегияҳои дигарро пурра хориҷ намекунад, кӯшиш менамояд гуногунрангиро нигоҳ дорад.

Конфигуратсияҳои MuCDEA-и баррасишуда

• MuCDEA24: JADE + SaDE + SHADE
• MuCDEA5: JADE + SHADE
• MuCDEA14: SaDE + SHADE

Яке аз нуқтаҳои муҳими натиҷаҳо ин аст, ки ворид кардани алгоритмҳои бештар ба ҳамкорӣ худкор натиҷаи беҳтар намедиҳад. MuCDEA14 дар раддабандии умумӣ шашум шуд, дар ҳоле ки SHADE-и таркибии он дуюм ва SaDE чорум шуданд. Ин натиҷа нишон медиҳад, ки муваффақияти сохтори ҳамкорӣ аз он вобаста аст, ки стратегияҳои истифодашуда воқеан якдигарро пурра мекунанд ё не.

Танзими масъалаи банақшагирии роҳи UAV

Дар таҷрибаҳои 2B нуқтаи оғоз \((0,0)\), ҳадаф \((1000,1000)\); дар таҷрибаҳои 3B нуқтаи оғоз \((0,0,0)\), ҳадаф \((1000,1000,1000)\) муайян шуд. Панҷ тарҳи асосии монеаи 2B ва панҷ тарҳи асосии монеаи 3B бо ду сатҳи гуногуни дискретизатсияи роҳ арзёбӣ шуда, дар маҷмӯъ 20 ҳолати санҷишӣ ба вуҷуд оварданд.

• Cases 1–5: 2B, \(d=10\)
• Cases 6–10: 3B, \(d=10\)
• Cases 11–15: 2B, \(d=20\)
• Cases 16–20: 3B, \(d=20\)

Истифодаи \(d=20\) имкон медиҳад, ки масир бо нуқтаҳои миёнарави бештар муайян карда шавад. Тасвирҳои роҳҳои 2B ва 3B дар таҳқиқот нишон медиҳанд, ки дар сатҳи баландтари дискретизатсия гардишҳо дар атрофи монеаҳо ва тағйироти баландӣ метавонанд тадриҷантар танзим шаванд. Дар иваз шумораи тағйирёбандаҳои қарор ва бори оптимизатсия зиёд мешавад.

Функсияи ҳадаф

Хароҷоти умумии роҳ ҳамчун омезиши вазндори хароҷоти сӯзишворӣ/роҳ ва хароҷоти таҳдид муайян мешавад:

\[ J_{total}=\alpha J_{fuel}+(1-\alpha)J_{threat} \]

Азбаски суръати UAV собит қабул мешавад, \(J_{fuel}\) мустақиман модели муфассали қувваи барқ ё масрафи батарея нест; дарозии геометрии роҳ ҳамчун тағйирёбандаи ивазкунанда барои хароҷоти энергия/сӯзишворӣ истифода мешавад. Хароҷоти таҳдид бошад, бар асоси масофаи панҷ нуқтаи намунагирӣ дар ҳар қисми роҳ то марказҳои таҳдид ҳисоб карда мешавад. Ба функсияи ҳадафи масирҳое, ки минтақаи таҳдид ё монеаро мебуранд, ҷаримаи калон дода мешавад.

Ёддошти манбаъ: Дар Муодилаи (18)-и таҳқиқот ифодаи аввал ба шакли \(\alpha J_{fuel}+(1-\alpha)J_{threat}\) аст, аммо дар густариши интегралӣ, ки фавран баъд аз он оварда шудааст, коэффисиенти \(\alpha\) дар пеши интеграли сӯзишворӣ дида намешавад. Дар ин муҳтаво манбаъ хомӯшона ислоҳ нашудааст; таърифи асосӣ мувофиқи ифодаи аввали дар таҳқиқот додашуда интиқол ёфтааст.

Маҳдудиятҳои геометрияи парвоз

Тағйироти тангаж ва каҷравӣ байни қисмҳои роҳ низ маҳдуд карда шудаанд:

\[ \theta_k= \left| \arctan\left( \frac{z_{k+1}-z_k}{x_{k+1}-x_k} \right) \right| \leq \theta_{\max} \]

\[ \Phi_k= \left| \arctan\left( \frac{y_{k+1}-y_k}{x_{k+1}-x_k} \right) \right| \leq \Phi_{\max} \]

Ин маҳдудиятҳо тавлиди манёврҳои аз ҳад тезро аз ҷониби банақшагири роҳ кам мекунанд. Аммо онҳо модели пурраи актуатор нестанд. Сершавии муҳаррик/серво, маҳдудиятҳои суръати тағйир ва масрафи муфассали қувва дар модели оптимизатсияи таҳқиқоти мавҷуда мустақиман моделсозӣ нашудаанд.

Муқоиса ва арзёбии оморӣ

Ҳар алгоритм барои ҳар ҳолат 30 маротиба мустақил иҷро карда шуд. Ба ҳамаи усулҳо буҷети якхелаи арзёбии функсия татбиқ гардид. Дар муқоисаи умумии натиҷаҳо усули раддабандии бар CEC-2022 асосёфта истифода шуд. Барои ҳар ҳолат натиҷаҳои аз иҷроҳои мустақил бадастомада якҷоя раддабандӣ мешаванд ва холҳои раддабандии алгоритмҳо баъдан дар 20 ҳолат якҷоя карда мешаванд. Холи умумии баландтар самаранокии умумии қавитарро ифода мекунад.

Чаро MuCDEA24 ҷойи аввалро гирифт?

MuCDEA24 бо маҷмӯи 292823 хол дар раддабандии умумӣ ҷойи аввал ва SHADE бо 290737 хол ҷойи дуюмро гирифт. Азбаски фарқи холҳо байни ду усул маҳдуд аст, натиҷаро набояд чунин шарҳ дод, ки MuCDEA24 дар ҳамаи шароит ба таври равшан хеле бартар аст.

SHADE дар ҳашт ҳолат аз 20 ҳолат ҷойи аввалро гирифт, дар ҳоле ки MuCDEA24 дар ҳафт ҳолат аввал шуд. Баръакс, MuCDEA24 дар ҳеҷ ҳолат аз ҷойи панҷум поён нарафт. Баландтар будани тағйирёбии самаранокии SHADE дар баъзе ҳолатҳо ба пеш гузаштани MuCDEA24 дар раддабандии умумӣ мусоидат кард.

Махсусан дар 3B Cases 16–20, ҷойи аввал гирифтани SHADE дар ҳамаи панҷ ҳолат нишон медиҳад, ки вобаста ба сохтори масъала алгоритмҳои алоҳида ҳанӯз метавонанд аз MuCDEA қавитар бошанд. Аз ин рӯ, натиҷаи асосии таҳқиқот на ин аст, ки “MuCDEA дар ҳар масъала беҳтарин алгоритм аст”, балки ин аст, ки тақсимоти ҳамкории захираҳо дар маҷмӯи санҷишии баррасишудаи UAVPP метавонад самаранокии умумии устувортарро таъмин кунад.

Дарозии роҳ ва муваффақияти умумии оптимизатсия як чиз нестанд

Дарозии миёнаи роҳи MuCDEA24 дар 20 ҳолат 1750,91 буд, дар ҳоле ки ин арзиш барои SHADE 1741,37, барои MuCDEA14 1727,71 ва барои MuCDEA5 1732,29 гузориш шуд. Аз ин рӯ, MuCDEA24, ки дар раддабандии умумӣ аввал аст, усуле нест, ки кӯтоҳтарин роҳи миёнаро тавлид мекунад.

Ин фарқ муҳим аст: дар таҳқиқот сифати масир танҳо аз рӯйи масофаи геометрӣ арзёбӣ намешавад. Азбаски ҷаримаҳои канорагирӣ аз минтақаҳои таҳдид ва амалишавандагӣ низ ба функсияи ҳадаф дохил мешаванд, роҳи кӯтоҳтаре, ки аз ҷиҳати монеаҳо ё минтақаҳои таҳдид бад аст, метавонад аз нигоҳи оптимизатсияи умумӣ сифати пасттар дошта бошад.

Бори ҳисоббарорӣ

Вақти миёнаи симулятсия барои MuCDEA24 3,38 сония, барои SHADE 3,32 сония ва барои MuCDEA5 3,27 сония аст. Барои SaDE 3,53 сония, барои EDEV 3,82 сония, барои ADEDMR 4,23 сония ва барои LensOBLDE 8,43 сония гузориш шудааст. Ин натиҷа нишон медиҳад, ки механизми иловагии ҳамкории MuCDEA24 дар муҳити санҷишӣ бори аз ҳад зиёди ҳисоббарорӣ ба вуҷуд наовардааст.

Аммо дар вазифаи воқеии UAV-и баландченака, дорои монеаҳои ҳаракаткунанда ва маълумоти сенсории пайваста навшаванда, кор дар вақти воқеӣ масъалаи ҷудогона аст. Муҳаққиқон низ таъкид мекунанд, ки пеш аз пешниҳоди даъвои татбиқи бортӣ дар вақти воқеӣ профилсозӣ, тезонидан, параллелсозӣ ва санҷиши сахтафзор заруранд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• MuCDEA24 дар раддабандии умумии бар CEC-2022 асосёфтаи 20 ҳолати баррасишудаи UAVPP ҷойи аввалро гирифт.
• Равиши ҳамкории DE дар масъалаҳои 2B ва 3B бо тарҳҳои гуногуни монеаҳо устувории баланди раддабандиро нишон дод.
• MuCDEA24 нисбат ба усулҳои муқоисавии заифтар, ба монанди DE ва PSO-и стандартӣ, масирҳои амалишаванда ва бебархӯрдро пайвастатар тавлид кард.
• Механизми иловагии ҳамкории MuCDEA24 дар муҳити ҳисоббарории баррасишуда бо вақти кори муқоисашаванда иҷро шуда тавонист.
• Дискретизатсияи баландтари роҳ ба масир чандирии геометрии бештар медиҳад, аммо андозаи масъала ва бори ҳисоббарориро зиёд мекунад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот исбот накардааст

• Нишон дода нашудааст, ки MuCDEA дар ҳамаи масъалаҳои оптимизатсия беҳтарин алгоритм аст.
• Муваффақияти парвоз дар UAV-и воқеӣ нишон дода нашудааст.
• Банақшагирии дубораи масир дар вақти воқеӣ дар дохили борт тасдиқ нашудааст.
• Монеаҳои ҳаракаткунанда ё минтақаҳои мамнӯи парвози бо вақт тағйирёбанда санҷида нашудаанд.
• Таъсири шамол мустақиман моделсозӣ нашудааст.
• Якҷоясозии сенсорҳои вақти воқеӣ дар асоси LiDAR, камера ё RF татбиқ нашудааст.
• Модели пурраи батарея, қувваи барқ ва гармӣ истифода нашудааст.
• Сершавии актуатор ва маҳдудиятҳои суръати актуатор мустақиман ба модели оптимизатсия дохил карда нашудаанд.
• Истифодаҳои эҳтимолии зикршуда барои роботҳои мобилӣ ва роботҳои одамшакл дар ин таҳқиқот ба таври таҷрибавӣ тасдиқ нашудаанд.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Хулосаи тарҳи таҷриба

Муқоисаи асосии миқдории MuCDEA24 ва SHADE

Ин муқоиса муҳимтарин ҳади шарҳи таҳқиқотро низ нишон медиҳад: бартарии умумии MuCDEA24 танҳо ба кӯтоҳии роҳ ё шумораи ҷойҳои аввал дар сатҳи ҳолат асос намеёбад. Функсияи ҳадафи таркибӣ, тавлиди масири амалишаванда ва устувории раддабандӣ дар сенарияҳои гуногун якҷоя натиҷаро муайян мекунанд.

Паёми илмии шаклҳо

Дар тасвирҳои масирҳои 2B ва 3B-и таҳқиқот дида мешавад, ки MuCDEA ба ҷойи гузаштан аз дохили минтақаҳои монеа, дар атрофи онҳо масирҳои алтернативӣ месозад. Дар масирҳое, ки \(d=10\) истифода шудааст, нуқтаҳои миёнарав камтаранд, дар ҳоле ки ҳолатҳои \(d=20\), махсусан дар атрофи маҷмӯи зичи монеаҳо, тағйироти нозуктари самтро имкон медиҳанд. Натиҷаҳои 3B на танҳо каҷравии уфуқӣ, балки дар ҳолати зарурӣ тағйири масир дар меҳвари баландиро низ дар бар мегиранд.

Бо вуҷуди ин, тасвирҳо нишон намедиҳанд, ки UAV-и ҷисмонӣ дар ҷаҳони воқеӣ ин масирҳоро бо ҳамон муваффақият тай кардааст; онҳо ҳалли ададии роҳ мебошанд, ки тавассути оптимизатсия тавлид шудаанд.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Номи пурраи аслии таҳқиқот: UAV Path Planning in Obstacle-Rich Environments Using Intelligent Cooperative Differential Evolution Approach

Муаллифон: Houssem Rafik El-Hana Bouchekara; Yusuf Abubakar Sha’aban; Mohammad Shoaib Shahriar; Ahmed Tijani Saluwudeen; Muhammad Sharjeel Javaid; Mostafa Kamel Smail; Naif Abdulrahman Najjar; Md Nurul Islam; Asim Seedahmed Ali Osman; Bander Marshud Alshammari.

Муаллифи масъул: Houssem Rafik El-Hana Bouchekara.

Ҳаммуаллифи аввал/саҳми баробар: Дар таҳқиқот изҳорот дар бораи ҳаммуаллифии аввал ё саҳми баробар мавҷуд нест.

Муассисаҳо:

1. Department of Electrical Engineering, University of Hafr Al Batin, Hafr Al Batin, Saudi Arabia.
2. Department of Computer, Electrical and Software Engineering, Embry-Riddle Aeronautical University, Prescott, Arizona, USA.
3. Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Jos, Jos, Nigeria.
4. Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London, London, United Kingdom.
5. IPSA Institute of Polytechnic Science and Aeronautics, Ivry-sur-Seine, France.
6. GeePs Group of Electrical Engineering Paris, UMR 8507, CNRS CentraleSupelec, University Paris-Saclay, Sorbonne University, Gif-sur-Yvette, France.
7. Department of Software Engineering, College of Computer Science & Engineering, University of Hafr Al Batin, Hafr Al Batin, Saudi Arabia.

Маҷалла: Actuators

Ношир: MDPI

Маълумоти нашр: Actuators 2026, 15(7), 386.

DOI:10.3390/act15070386

Пайванди расмии нашр:MDPI – Actuators 15(7), 386

Санаи қабул: 18 май 2026.

Бознигарӣ: 21 июн 2026.

Қабул: 24 июн 2026.

Нашр: 9 июл 2026.

Навъи манбаъ ва вазъи ҳамтақризӣ: Мақолаи аслии таҳқиқотии ҳамтақризшуда. Санҷиши илмӣ асосан ба муқоисаҳои оптимизатсия/симулятсияи ададӣ такя мекунад.

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution (CC BY).

Маблағгузорӣ: Таҳқиқот аз ҷониби Deputyship for Research & Innovation-и Вазорати маорифи Арабистони Саудӣ дар доираи лоиҳаи рақами 0027-1446-S маблағгузорӣ шудааст.

Дастрасии маълумот: Зикр шудааст, ки маълумотро аз муаллифи масъул бо дархости асоснок гирифтан мумкин аст.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон бархӯрди манфиатҳоро гузориш накардаанд.

Изҳороти истифодаи зеҳни сунъӣ: Муаллифон ошкоро изҳор мекунанд, ки ChatGPT-5.5 дар баъзе қисмҳои матн танҳо барои таҳрир, ислоҳи грамматика ва беҳтар кардани равшании баён истифода шудааст; муҳтавои техникӣ, усул, таҳлил, натиҷаҳо ва хулосаҳо аз ҷониби муаллифон таҳия ва санҷида шудаанд.

Саҳми муаллифон: Консептуализатсия Houssem Rafik El-Hana Bouchekara ва Yusuf Abubakar Sha’aban; методология ва нармафзор Houssem Rafik El-Hana Bouchekara; санҷиш Houssem Rafik El-Hana Bouchekara, Yusuf Abubakar Sha’aban ва Mohammad Shoaib Shahriar; таҳлили расмӣ аз ҷониби Houssem Rafik El-Hana Bouchekara, Muhammad Sharjeel Javaid ва Bander Marshud Alshammari анҷом дода шудааст. Бозбинӣ, куратсияи маълумот, визуализатсия, назорат ва саҳмҳои дигар дар изҳороти CRediT-и мақола ба таври муфассал оварда шудаанд.

Номувофиқиҳои таҳририи дохили манбаъ

• Байни таърифи функсияи ҳадафи вазндор дар Муодилаи (18) ва густариши интегралие, ки фавран пас аз он навишта шудааст, дар мавриди коэффисиенти \(\alpha\) барои ҳади сӯзишворӣ фарқи нотационӣ вуҷуд дорад.
• Шарҳи пурраи ихтисораи ADEDMR дар бахшҳои гуногуни таҳқиқот ба як шакл дода нашудааст.
• Дар яке аз рӯйхатҳои матнии алгоритмҳои муқоисавӣ JADE мавҷуд нест, аммо дар ҷадвалҳои натиҷаҳо JADE ошкоро арзёбӣ шудааст ва шумораи умумии усулҳо бо ҷадвалҳо мувофиқат мекунад.
• Дар панели охирини Шакли 9, ки 2B Cases 11–15-ро барои d=20 шарҳ медиҳад, дар зернависи манбаъ “CASE 5” навишта шудааст; бахши атроф бошад пайдарпайии Cases 11–15-ро муайян мекунад.

Ин номувофиқиҳо дар матни Verianla аз дохили манбаъ хомӯшона ислоҳ нашудаанд, балки барои он ки хонанда таҳқиқотро дуруст арзёбӣ кунад, ошкоро нишон дода шудаанд.

Маҳдудиятҳои асосии методологӣ

• Монеаҳо собитанд; монеаҳои ҳаракаткунанда ва ҳадафҳои ҳаракаткунанда арзёбӣ нашудаанд.
• Суръати UAV собит фарз шудааст.
• Дарозии роҳ ба ҷойи модели муфассали энергия ҳамчун тағйирёбандаи ивазкунанда барои сӯзишворӣ/энергия истифода шудааст.
• Ихтилолҳои шамол ба модел дохил карда нашудаанд.
• Сершавии актуатор ва маҳдудиятҳои суръати тағйири актуатор ошкоро моделсозӣ нашудаанд.
• Радиуси ҳадди ақали гардиш мустақиман ба модел дохил карда нашудааст.
• Маҳдудиятҳои алоқа баррасӣ нашудаанд.
• Модели пурраи батарея ва масрафи қувва мавҷуд нест.
• Маълумоти муҳит ба ҷойгиршавии монеаҳои пешакӣ маълум асос ёфтааст; якҷоясозии сенсорҳои вақти воқеӣ бо LiDAR, тасвир ё RF татбиқ нашудааст.
• Банақшагирии дубора дар вақти воқеӣ, hardware-in-the-loop ва таҷрибаҳои воқеии парвоз анҷом дода нашудаанд.

Аз ин рӯ, таҳқиқот нишон медиҳад, ки MuCDEA метавонад дар санҷишҳои маҳдуди баррасишудаи банақшагирии роҳи UAV чаҳорчӯбаи қавӣ ва устувори оптимизатсия бошад; муваффақияти саҳроӣ дар воситаҳои ҳавоии воқеан автономӣ бояд алоҳида тасдиқ шавад. Натиҷаҳои илмии ин муҳтавои Verianla ба таҳқиқоти баррасишуда асос ёфтаанд; ягон натиҷаи илмии беруна, ки доираи натиҷаҳои таҳқиқотро васеъ кунад, илова нашудааст.