【MT-TSP】在反海盗护航行动中，直升机巡逻可疑船只的移动目标旅行推销员问题研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、研究背景与问题提出

（一）反海盗护航的现实挑战

亚丁湾、索马里等海域的反海盗护航行动中，舰载直升机作为核心侦察力量，需对多艘动态移动的可疑船只进行快速巡逻识别。如中国海军第三批护航编队曾面临直升机赴 85 海里外驱离海盗的紧急任务，需在 20 分钟内完成目标处置并保障油料安全返程。传统固定目标路径规划方法（如经典 TSP 的蚁群、遗传算法）无法适配可疑船只的变速、变向移动特性，易导致巡逻遗漏或响应延迟，而直升机的油料有限性、通信时延等约束进一步加剧了路径优化难度。

（二）MT-TSP 的问题界定与研究价值

移动目标旅行推销员问题（MT-TSP）是经典 TSP 的动态扩展，核心为求解智能体遍历多个位置随时间变化的目标点的最优路径，属于 NP-Hard 问题。将该问题应用于反海盗场景，需突破三大核心难点：一是可疑船只的运动轨迹预测不确定性，二是直升机的燃油与续航硬约束，三是巡逻任务的实时性要求。研究 MT-TSP 的高效求解算法，可使直升机在燃油限制内实现可疑目标的全覆盖巡逻，显著提升护航响应速度与任务成功率，具备重要军事应用价值。

二、问题建模：基于反海盗场景的 MT-TSP 框架

三、求解算法设计：动态自适应强化学习方案

（一）算法选型依据

传统 MT-TSP 求解方法（如动态规划、模拟退火）存在实时性不足或收敛精度低的问题。借鉴低空无人机智能控制技术，采用深度强化学习（DRL）构建自适应求解框架，利用其 “环境交互 - 策略优化” 特性应对目标动态性，结合图论思想简化问题复杂度。

五、结论与拓展方向

（一）研究结论

本文构建的反海盗场景 MT-TSP 模型，充分考虑可疑船只动态性与直升机战术约束，提出的 DRL-MT-TSP 算法通过动态重规划与自适应决策，可在燃油限制内实现高覆盖率、低耗时的巡逻路径优化，较传统方法更适配实战需求。

（二）拓展方向

1. 多机协同巡逻：扩展至多直升机场景，研究分布式 MT-TSP 问题，通过联邦强化学习实现任务分配与路径协同；

1. 威胁感知增强：融合海上雷达与卫星数据，构建 “目标 - 威胁” 双动态模型，优化避障路径；

1. 工程化应用：基于 ROS（机器人操作系统）搭建半实物仿真平台，结合舰载直升机物理模型开展试飞验证。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李攀.四旋翼直升机控制问题研究[J].哈尔滨工业大学, 2008.

[2] 蔡毅,许镇琳.基于实时仿真平台直升机系统控制策略研究[J].计算技术与自动化, 2005, 24(3):3.DOI:CNKI:SUN:JSJH.0.2005-03-008.

[3] 周其兵,李波,彭军.基于Matlab的直升机飞行控制律设计与仿真[J].直升机技术, 2009(4):6.DOI:10.3969/j.issn.1673-1220.2009.04.005.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇