1.一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，其特征在于，包括以下步骤：

11)通信节点无人机集群的设定：对节点无人机集群进行初始设置；

12)待通信节点的位置获取：根据待通信的二维兴趣区域对待通信节点的位置进行定位扫描获取；

13)离线优化集群通信节点无人机的部署：通过通信节点无人机的离线部署，得到通信节点无人机集群的拓扑图结构；

14)通信节点无人机的网络部署：根据通信节点无人机集群的拓扑图结构，分别释放第一个、第二个通信节点无人机直至所有通信节点无人机释放完成。

2.根据权利要求1所述的一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，其特征在于，所述通信节点无人机集群的设定包括以下步骤：

21)设定通信节点无人机集合U＝{u1,u2,...,un}，其中n是无人机的数量；

22)设定待通信节点集合G＝{g1,g2,...,gk}，其中k是二维兴趣区域中地面待通信节点的数量；

23)设定每个通信节点无人机ui＝(xi,yi)，其中i＝1...n，(xi,yi)为通信节点无人机ui在AOI内投影的二维坐标；

24)设定每个待通信节点gi＝(xj,yj)，其中j＝1...k，(xj,yj)为待通信节点gj在二维兴趣区域内的二维坐标；

25)设定每个通信节点无人机的覆盖半径为r，

如果 则表明待通信节点gi被通信节点

无人机ui覆盖。

3.根据权利要求1所述的一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，其特征在于，所述待通信节点的位置获取包括以下步骤：

31)待通信节点无人机到达二维兴趣区域后，根据通信节点无人机的覆盖范围直径，将二维兴趣区域进行均等，划分为A1,A2,...,AM，其中M为划分的后的区域数量；

32)若划分后的区域数量小于或等于给定群体通信节点无人机的数量，那么设定区域数量相等的通信节点无人机去完成待通信节点的位置获取工作，设定通信节点无人机依次以直线路径到达二维兴趣区域边缘，每个UAV占据一个均等的划分区域，之后通信节点无人机在各自的区域进行横向飞行，通过自身配置的GPS定位系统、无线信号探测器和红外传感器获取各自范围内的所有待通信节点的位置；

33)若划分后的的区域数量大于给定群体通信节点无人机的数量，那么所有通信节点无人机均参与待通信节点的位置获取工作，且部分通信节点无人机执行多次待通信节点的位置获取工作；

将通信节点无人机与划分后的区域对应关系设定为：

其中，Area(UAVi)表示UAVi执行扫描工作的区域，并且保证Area(UAVi)有意义，即Area(UAVi)的取值集合为{A1,A2,...,AM}；

34)所有划分区域被访问后，所有通信节点无人机整合所有的待通信节点的位置坐标。

4.根据权利要求1所述的一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，其特征在于，所述离线优化集群通信节点无人机的部署包括以下步骤：

41)通过随机算子生成若干个集群通信节点无人机部署方案：通过随机算子生成P个集群通信节点无人机部署方案，其中P为优化过程中集群通信节点无人机部署方案数量，P＝10×N，其中N为集群通信节点无人机的数量；

42)部署方案的评价：通过方案评分准则分别对生成的若干个集群通信节点无人机部署方案一一评价，分别得出相应的评分；

43)对所有的集群通信节点无人机部署方案评分进行降序排列，在所有方案中按照评分从高到低的顺序依次选出z个高评分方案，将其作为父种，其中z＝10％×P，

P为优化过程中集群通信节点无人机部署方案数量，z为选择的父种方案的数量；

44)根据若干个父种生成若干个新的集群通信节点无人机部署方案；

45)通过方案评分准则分别对生成的若干个集群通信节点无人机部署方案一一评价，分别得出相应的评分，并判断是否满足事先设定的通信覆盖比例要求或是否达到最大迭代次数Imax，其中最大迭代次数Imax＝150；

如果没有，则按照步骤43)从新的方案群体中重新选择新的父种，再根据步骤44)生成若干个新的集群通信节点无人机部署方案；

46)得到通信节点无人机集群网络覆盖方案，即得到通信节点无人机集群应部署的位置坐标，也即得到通信节点无人机集群的拓扑图结构。

5.根据权利要求1所述的一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，其特征在于，所述通信节点无人机的网络部署包括以下步骤：

51)在拓扑图顶点集合中随机选择第一个通信节点无人机的位置，随后1号通信节点无人机以直线轨迹运动至该位置，并在图顶点集合中删除1号通信节点无人机所处的位置顶点；

52)随后在保证2号通信节点无人机和1号通信节点无人机能够通信的前提下，在拓扑图顶点集合中随机选择2号通信节点无人机的位置，2号通信节点无人机同样以直线轨迹运动至被分配的位置，并在图顶点集合中删除2号通信节点无人机所处的位置顶点；

53)3号通信节点无人机确保和1号通信节点无人机或者2号通信节点无人机直接通信的前提下，在拓扑图顶点集合中随机选择其位置，3号通信节点无人机以直线轨迹运动至被分配的位置，并在图顶点集合中删除3号通信节点无人机所处的位置顶点；

54)k号通信节点无人机确保和1、2、……、k‑1号通信节点无人机中至少一个无人机直接通信的前提，在拓扑图顶点集合中随机选择其位置，k号无人机以直线轨迹运动至被分配的位置，并在图顶点集合中删除k号通信节点无人机所处的位置顶点；

55)N号通信节点无人机确保和1、2、……、N‑1号通信节点无人机中至少一个通信节点无人机直接通信的前提下,在拓扑图顶点集合中选择其位置，N号无人机以直线轨迹运动至被分配的位置，并在图顶点集合中删除N号无人机所处的位置顶点，所有通信节点无人机释放完成。

6.根据权利要求4所述的一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，其特征在于，所述通过随机算子生成若干个集群通信节点无人机部署方案包括以下步骤：

61)首先在目标区域内随机产生第一个通信节点无人机的位置，作为1号通信节点无人机；

62)保证2号通信节点无人机和1号通信节点无人机通信的前提下，随机生成2号通信节点无人机的位置；

63)保证3号通信节点无人机和1号通信节点无人机通信的前提下，随机生成2号通信节点无人机的位置；

64)保证k号无人机确保在能够和1,2,……,k‑1号通信节点无人机通信的前提下随机生成其位置；

65)N号无人机确保在能够和1,2,……,N‑1号通信节点无人机通信的前提下随机生成其位置；

66)直到所有任务无人机位置全部被分配。

7.根据权利要求4所述的一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，其特征在于，所述部署方案的评价包括以下步骤：

71)统计整个通信节点无人机网络中待通信节点被覆盖的数量，记整个通信节点无人机网络覆盖的待通信节点数量为CO,CO计算公式如下：其中，n为通信节点无人机的数量，Ci为第i个无人机覆盖的待通信节点的集合，表示集合 的基数，集合Ci的计算公式如下：，Ci＝{gj|d(ui,gj)≤r}，

其中ui代表第i个通信节点无人机，gj代表第j个通信节点，r是通信节点无人机的覆盖半径；

72)分析无人机网络的容错率，

记整个无人机网络的容错率为FTO，定义如果一个无人机集合U构成的无人机网络容错率为m，那么从U中去掉任何m个无人机，它仍然保持一个连通的网络；

73)统计所有带通信节点的冗余度，

记所有带通信节点的冗余度和为RO，RO计算公式如下：其中，k是带通信节点的数量，|tj|是集合tj的基数，|tj|即是第j个待通信节点的冗余度，集合tj的计算公式如下：tj＝{ui|d(ui,gj)≤r}；

其中ui代表第i个通信节点无人机，gj代表第j个待通信节点，r是通信节点无人机的覆盖半径；

74)对每个集群通信节点无人机部署方案分别执行步骤71)至步骤73)，分别计算每个部署方案的得分，得分计算公式为：fitness＝a×CO+b×FTO+c×RO，

其中，a、b、c均为可变参数。

8.根据权利要求4所述的一种基于离散种子优化算法的通信节点无人机网络部署方法，其特征在于，所述根据若干父种生成若干个新的集群通信节点无人机部署方案包括以下步骤：

81)通过旋转生成新的集群通信节点无人机部署方案，

旋转是以群体无人机的位置为顶点，按照最小生成树形成的树形结构，称作群体无人机的拓扑结构，群体无人机形成的拓扑结构绕着拓扑中心旋转；

具体公式描述为：

i＝1,2,…,n

其中

其中，n为通信节点无人机的数量， 分别为新方案第i个通信节点无人机所在位置的横坐标、纵坐标， 分别为父代第i个通信节点无人机所在位置的横坐标和纵坐标，xmean,ymean分别为群体无人机拓扑结构中心的横坐标和纵坐标，θ(取值范围：[‑π,π])为每个通信节点无人机绕点(xmean,ymean)旋转的角度，为正值或负值，正值代表是逆时针旋转，负值则是顺时针旋转；

82)通过平移生成新的集群通信节点无人机部署方案，

平移为让群体无人机的拓扑结构整体朝着某一方向平移一段距离，具体公式描述为：其中

Δx＝rand()×α

Δy＝rand()×β

其中，n为通信节点无人机的数量， 分别为新方案第i个通信节点无人机所在位置的横坐标、纵坐标， 分别为父代第i个通信节点无人机所在位置的横坐标和纵坐标，Δx为群体无人机的拓扑结构沿二维兴趣区域AOI中x轴方向的平移量，Δy为群体无人机的拓扑结构沿二维兴趣区域AOI中y轴方向的平移量，AOI_xmax，AOI_xmin为二维兴趣区域x轴方向边界的最大值和最小值；AOI_ymax，AOI_ymin为兴趣区域y轴方向边界的最大值和最小值，α限制着着群体无人机的拓扑结构沿二维兴趣区域AOI中x轴方向的平移量的上界，β限制着群体无人机的拓扑结构沿二维兴趣区域AOI中x轴方向的平移量的上界，rand()是在区间[‑1，1]内的随机数生成器；

83)通过归一化交叉生成新的集群通信节点无人机部署方案，通过归一化让两个父种近似相似：父种方案先按照逆时针顺序对无人机进行排序，如果无人机角度相同，再按照离原点的距离降序排列，通过对归一化后的两个父种方案交叉产生新的集群通信节点无人机部署方案；

具体公式描述为：

parent1＝{(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3)，...，(xn，yn)}parent2＝{(x′1，y′1)，(x′2，y′2)，(x′3，y′3)，...，(x′n，y′n)}其中n为通信节点无人机的数量，parent1，parent2分别代表归一化后的父种方案一和父种方案二，(xi，yi)，(x′i，y′i)，i＝1，2，3，...，n分别代表父种方案一和父种方案二归一化后的第i个通信节点无人机在直角坐标系中的坐标，这里的rand(0，1)是在区间[0，1]内的随机数生成器， 为后代的第i个通信节点无人机在直角坐标系中的坐标。