《​​自主侦察任务的最优策略研究​》36页干货报告

无人机（UAV）在社会中的角色日益重要。民用市场规模预计将从2022年的72亿美元增长至2031年的192亿美元，应用涵盖农业、灾害响应到物流配送。军事领域同样广泛使用——从越战时期美军首次将无人机作为武器，到现代侦察技术进步后的敌区勘察任务。根据任务地形与特性，无人地面车辆（UGV）或无人潜航器（UUV）亦可替代空中系统。当前乌克兰与加沙冲突凸显混合战争的重要性，此类战争中传统战、网络战与政治战的界限趋于模糊，使得敌方行为更难预测。物理与数字基础设施的情报获取成为关键优势，无人平台在进攻与侦察任务中的使用规模达到历史峰值。

为扩大作战系统规模并控制成本，需部署全自主运行系统。侦察任务需在无人机离港前完成全程规划，其基本设定如下：从安全基地出发，需抵达多个侦察点并安全返回，信息回传存在三种方式：

1. 即时传输：无人机抵达侦察点后立即发回数据
2. 聚合传输：存储多节点数据后在某一位置统一发送
3. 物理回收：携带存储设备返回基地提取数据
   每种行动均存在暴露风险——飞行过程可能被侦测，传输信号可能被截获，任一情况均会导致任务中断。

研究目标与方法论

本报告探究如何制定侦察任务最优策略，该策略需同时优化路径规划与传输策略以最大化信息获取量。核心研究问题包括：
• 侦察点的最优访问顺序
• 传输行为的最优时空分布

报告结构分为四部分：

1. 数学模型构建：提出基于加权图的模型，讨论两种信息期望值计算方法，论证整数规划适用性并阐述启发式算法选择依据
2. 单无人机场景深度分析：展示生成最优策略的遗传算法，通过多任务场景测试比较算法成功率与复杂度
3. 多无人机任务扩展：改进单机场景最优算法以适配多机协同，采用相同测试框架进行性能对比
4. 结论与展望：从数学与社会视角解读成果，提出待解决的核心问题

技术路径详述

在单无人机场景中，研究团队开发了基于遗传编程的优化算法。该算法通过模拟生物进化过程筛选路径与传输策略的最优组合。测试显示，在复杂环境中遗传算法相较于传统动态规划方法效率提升58%。

拓展至多无人机场景时，算法引入协同机制优化负载分配与路径避让。改进后的系统在覆盖50个侦察点的任务中，四机协同方案的信息回收率较单机提升320%，通信同步开销增加47%。

军事应用启示

研究成果为混合战争环境下的无人系统作战提供支撑：优化后的侦察-传输决策链可降低32%的任务暴露风险；多机协同使战区情报更新频率提升至分钟级。这些突破将重塑未来战场的情报获取范式，为“决策中心战”提供关键技术保障。