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Planificación de Rutas Avanzada para Enjambres de UAV en Escenarios de Desastre en Ciudades Inteligentes Utilizando Algoritmos Híbridos Metaheurísticos

Autores: Adam, Mohammed Sani; Abdullah, Nor Fadzilah; Abu-Samah, Asma; Amodu, Oluwatosin Ahmed; Nordin, Rosdiadee

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Planificación de Rutas Avanzada para Enjambres de UAV en Escenarios de Desastre en Ciudades Inteligentes Utilizando Algoritmos Híbridos Metaheurísticos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

áreas afectadas por desastres
Infraestructura de comunicación
UAVs en enjambre
Enfoque de planificación de rutas
Calidad del servicio
Entornos urbanos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En áreas afectadas por desastres, la restauración rápida de la infraestructura de comunicación es crítica para garantizar una respuesta y recuperación de emergencia efectivas. Los UAV en enjambre, que operan como estaciones base aéreas móviles (MABS), ofrecen una solución transformadora para cerrar las brechas de conectividad en entornos donde la infraestructura tradicional ha sido comprometida. Este documento presenta un nuevo enfoque híbrido de planificación de rutas que combina la agrupación por propagación de afinidad (APC) con algoritmos genéticos (GA), con el objetivo de maximizar la cobertura y garantizar el cumplimiento de la calidad de servicio (QoS) en diversas condiciones ambientales. Simulaciones exhaustivas realizadas en entornos suburbanos, urbanos, densamente urbanos y de gran altura demostraron la eficacia del enfoque APC-GA. El método propuesto logró hasta un 100% de cobertura en entornos suburbanos con solo ocho enjambres de vehículos aéreos no tripulados (UAV), y mantuvo un rendimiento superior en entornos urbanos densos y de gran altura, logrando un 97% y un 93% de cobertura, respectivamente, con 10 enjambres de UAV. El cumplimiento de QoS alcanzó el 98%, superando referencias como GA (94%), PSO (90%) y ACO (88%). La solución mostró una estabilidad significativa, manteniendo un rendimiento consistentemente alto, destacando su robustez en escenarios de desastre dinámicos. El análisis del modelo de movilidad subraya aún más la adaptabilidad del enfoque propuesto. El modelo de movilidad de grupo de puntos de referencia (RPGM) logró consistentemente tasas de cobertura más altas (95%) que el modelo de punto de camino aleatorio (RWPM) (90%), demostrando así la importancia de los patrones de movilidad basados en grupos para mejorar la eficiencia del despliegue de UAV. Los hallazgos revelan que los mecanismos de agrupación adaptativa y planificación de rutas APC-GA navegan eficazmente los desafíos de propagación, interferencia y condiciones de no línea de vista (NLOS), asegurando conectividad confiable en los entornos más exigentes. Esta investigación establece el híbrido APC-GA como una solución escalable y conforme a QoS para el despliegue de UAV en escenarios de respuesta a desastres. Al adaptarse dinámicamente a las complejidades ambientales y los patrones de movilidad de los usuarios, avanza en los sistemas de comunicación de emergencia de última generación, ofreciendo un marco robusto para aplicaciones del mundo real en resiliencia y recuperación ante desastres.

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