1.基于多目标优化的多UAV/UGV协同长时作业路径规划方法，其特征在于，多目标优化的多UAV/UGV协同长时作业路径规划的方法如下：(1)多任务固定充电点问题的图的构建方法，将多任务固定充电点问题转换为一个旅行商问题进行求解；多任务离散充电点问题的图的构建方法，并利用一个图的转换算法，将多任务离散充电点问题转换为一个等价广义旅行商问题进行求解；所述多任务固定充电点问题的求解速度快于多任务离散充电点问题的求解，且多任务离散充电点问题模型获得的路径优于多任务固定充电点问题模型；

(2)一个直接求解广义旅行商问题的启发式算法ALFG：ALNS for GTSP；

(3)利用求解算法MOALP：Multi‑Objective Adaptive Large Neighborhood Search hybrid with Pareto Local Search对UAVs/UGVs长时多目标路径规划问题求解。

2.根据权利要求1所述的基于多目标优化的多UAV/UGV协同长时作业路径规划方法，其特征在于，所述多任务固定充电点问题图的构建方法：所述多任务固定充电点问题为给定一个图G＝(V，E，c)，其中V＝Vg∪Vl找到一条路径，使得该路径满足lk，k∈{1，...，K}的时间约束，并且V中的每个点被访问一次，同时使得路径长度最短；

所述多任务固定充电点问题MFCSP图的构建：

第一种类型的边被称为无工作点充电路线，在这种类型的边中，UGV在从前一个充电点lk到下一个充电点lk+1的途中不会经过任何UGV工作点，可以得到UGV从lk到lk+1的最短时间为：可以发现公式(2.3)中 故所有e(lk，lk+1)， 都为无工作点充电路

线；

第二种充电路线类型为单工作点充电路线，在这种类型的路线中，UGV在从前一个充电点lk前往下一个充电点的途中经过一个UGV工作点，在这种类型的充电路线中，路线总长度应为两条边的和，即e(lk，gi)的长度加上e(gi，lk+1)的长度；

对于k∈{1，...，K‑1}，i∈{1，...，m}，如果式(2.4)中的 则边e(lk，gi)与e(gi，lk+1)构成该种类型的充电路线：lk‑gi‑lk+1；

第三种类型的充电路线，即多工作点充电路线，在这种类型的线路中，UGV从前一个充电点lk前往下一个充电点lk+1时，会经过多个UGV工作点；当UGV从当前充电点lk前往下一个充电点lk+1时，将其所有的单工作点充电路线的所有UGV工作点集合记作Vs，从Vs中选取两个及两个以上的点组成路径R，则该路线的最短时间为可按照式(2.5)计算，当 时则满足约束；

3.根据权利要求1所述的基于多目标优化的多UAV/UGV协同长时作业路径规划方法，其特征在于，所述多任务固定充电点问题图的构建方法：所述多任务固定充电点问题为给定UAV一个路径Tu，根据UAV的续航时间Tc，得到UAV的所有待充电点位置lk，对应的充电时间为其中 与MFCSP：Multi‑tasks Fixed Charging Sets Problem不同的是，在MDCSP：Multi‑tasks Discrete Charging Sets Problem中，会将所有的续航段Dk进行切分，给定一个切分系数∈，具体的切分方法如下：将一个续航段Dk划分为∈个子段，则每个续航段Dk内将含有∈个充电点，从而整个路径Tu上含有∈K个待充电点，并即 为第k个续航段Dk的第m个充电点，其中所述多任务固定充电点问题图的构建：

Type I充电线路：UGV从当前充电点前往下一个充电点的途中不经过任何UGV工作点；

Type II充电线路：UGV在一个充电段内可以访问多个充电点，即UAV在一个充电段内充电多次；

Type III充电线路：UGV从当前充电段的某一个充电点 前往下一个充电段的某一个充电点 时，途中经过一个UGV工作点gi；

Type IV充电线路：基于TypeII充电路线，UGV将在途中经过一个UGV工作点；

Type V充电线路：与TypeIV不同的是，在该种充电线路中，会存在多个UGV工作点。

4.根据权利要求1所述的基于多目标优化的多UAV/UGV协同长时作业路径规划方法，其特征在于：所述图的转换算法包括虚拟加权顶点策略、顶点标号策略和图的修正策略；所述虚拟加权顶点策略为使用虚拟的顶点来代替一条边或线路；所述顶点标号策略是为每种不同类型的充电线路分配一个标号，从而将其独立，解决图中存在不可行边的问题以及点的访问数量限制问题；所述图的修正策略为每个群中添加一个没有经过标记的UGV工作点，之后将最后一个充电段中的每个充电点与每个未标记的点相连接，除此以外，将未标记的点互相连接形成无向边。

5.根据权利要求1所述的基于多目标优化的多UAV/UGV协同长时作业路径规划方法，其特征在于：所述启发式算法ALFG的算法框架为在算法中，首先实现了多个移除和插入启发式，算法通过权重自适应在每次迭代中可动态选择某一个插入和移除启发式；并且将该自适应大邻域搜索算法实现在一个具有回火的模拟退火算法上。

6.根据权利要求1所述的基于多目标优化的多UAV/UGV协同长时作业路径规划方法，其特征在于：所述求解算法MOALP的算法框架为首先初始化种群PL，并初始化PP为PL，同时更新PE；在主循环中，首先进行混合帕累托局部搜索HPLS：以种群PP为输入，对PP中所有个体的后置子解进行帕累托局部搜索，并采用MOALNS对局部后置子解进行搜索，从而更新外部集PE；

在进行HPLS之后，以子问题解集PL为输入执行MOALNS/D搜索，具体地，在循环中从邻域中随机选择两个前置子解进行PMX交叉，生成新的前置子解，针对新的前置子解，生成该前置子解的一个后置子解，并使用MOALNS对该后置子解进行优化，得到该邻域下的一个后置子解外部集，并使用该集合更新全局外部集以及PL。

7.根据权利要求6所述的基于多目标优化的多UAV/UGV协同长时作业路径规划方法，其特征在于：所述求解算法MOALP包括后置子解的MOALNS算法和MOALNS/D算法；

所述MOALNS算法框架：输入为一个问题的一个解p，输入为pa对应的后置子解的一个集合PT；

所述MOALNS/D算法框架：输入除了问题的一个解p之外，还要输入参考向量λ，根据该参考点来确定启发式的选择；除此以外，在该算法中，不再维持一个局部解集合，即输出的为该参考方向上的局部最优p′。

8.根据权利要求6所述的基于多目标优化的多UAV/UGV协同长时作业路径规划方法，其特征在于：所述MOALNS和MOALNS/D算法的移除启发式如下：

工作点最差移除：在这个移除启发式中，给定一个后置子解pg，将从pg中移除一个顶点，并且该点在 中，同时使得移除代价最大，令rj为pg中第j个点的移除代价，则其计算公式如下；

上式中j为后置子解中顶点的索引，当 时，将其移除代价赋值为0，从而保证只对工作点进行移除操作；如式(4.24)，通过最小化rj，便可以得到移除的点；

工作点随机移除：在工作点随机移除中，从所有的UGV路径中随机选择一个UGV工作点v∈Vg，之后将其移除；

工作点段移除：在段移除启发式中，总是随机从当前后置子解中移除一个连续的段，该启发式的思想受启发于求解广义旅行商问题而提出的Segment Removal，但同该启发式不同的是，本文中的段移除只针对UGV工作点进行移除；

充电点最差移除：给定一个后置子解pg，考虑路径 的第j个充电点为 起始位置记为则每个充电点的移除代价由两部分组成：路径长度和充电时间窗约束代价；其中路径长度移除代价可由式(4.25)计算得到，其中L(n)为该UGV路径 中的充电点数量；

上式中，令 并令其具有充电时刻为0的属性；接下来，将给出充电时间窗约束代价的计算方法，在此之前，首先定义函数p(x，y)如下式：可以看到，函数p(x，y)的功能是给出路径 中第x和第y个充电点的时间窗约束惩罚项，具体地，当约束不满足时返回1，当约束满足时返回0；则可以得到该项代价计算为：两个相邻的充电点 和 若二者之间的距离越大，则可以认为UGV的空闲约束时间冗余越小，从而其可访问的UGV工作点最远距离越小，或者可访问的UGV工作点数量越小；这大概率会使得UGV的完成时间变长，因为UGV有更多的充电点需要在最后一个充电点之后进行访问；基于此，提出一个充电点最差移除启发式，在最差移除启发式中，待移除的充电点的选择总是根据式公式(4.28)得到：在上式中， 为一个足够大的数，并可将其理解为惩罚，在代价计算中引入

项来代表充电时间窗硬约束；

充电点随机移除：在充电点随即移除启发式中，总是随机从当前后置子解中选择一个充电点进行移除；

所述MOALNS和MOALNS/D算法的插入启发式如下：

工作点长度代价最小插入：给定一个后置子解片段pg，在此插入启发式中，总是从u∈Vg∪pg中选择具有最小插入代价的点进行插入，其插入代价计算公式如下式：其中snz表示第n个UGV路径的第z个子段，z∈(1，...，L(n)+1}；

工作点最近插入：给定一个后置子解的片段pg，最近点插入需要每次向pg插入距其最近的点u∈Vg\pg，故首先给出任意工作点至当前解中每个子段最小距离计算方法：工作点最近插入启发式中，插入点u和待插入子段通过公式(4.31)选择

充电点插入：充电点时间窗硬约束的存在可以保证相邻充电点之间的路径是可行的，借助公式(4.32)，可以得到：其次，充电点路径长度代价的存在可以使得待插入点有更大的概率插入到距离其更近的充电点之间，从而可以有更多的工作点在这段时间内被访问，降低最大完成时间；该项插入代价可由下式计算得到：最后，路径总长度插入代价的计算方法如下：

最终的插入位置的确定通过公式(4.35)完成，同式(4.28)类似，其中

表示充电时间窗硬约束；