三寶壟 – 三寶壟國立理工學院（Polines）的學術界再次取得了一項令人驕傲的成就。該校電機工程系講師穆罕默德·阿尼夫（Muhammad Anif）於2026年7月15日（星期三）在加查馬達大學（UGM）工程學院電機工程與資訊技術系博士論文答辯中成功獲得電機工程博士學位。.
穆罕默德·阿尼夫在其題為「面向能量效率的多無人機系統在飛行自組織網路（FANET）環境下的多準則任務品質指標最佳化」的博士論文中，提出了一種名為加權能量感知遺傳演算法（WE-Gen.A）的新型最佳化演算法。該演算法旨在提高多無人機（multi-UAV）系統的任務執行質量，同時優先考慮能量效率。.
這項研究基於無人機技術在各個領域的日益普及，包括區域監測、災害搜救、精準農業、基礎設施巡檢以及偏遠地區數據採集。然而，在這些發展過程中，電池容量有限仍然是一個主要挑戰，影響無人機的運作時間和任務的成功率。.
作為解決方案，穆罕默德·阿尼夫引入了任務品質指數的概念，即一個多標準目標函數，它整合了五個主要指標，包括能源效率、觀測區域覆蓋的完整性（覆蓋完整性）、數據收集的成功率（數據傳輸可靠性）、無人機之間工作負載的平等分配（無人機公平性）以及對觀測點服務的平等分配（興趣點公平性）。.
這種方法使得優化過程不僅專注於節能，還能兼顧任務執行的整體品質。這使得多無人機系統能夠在各種運作條件下更有效率、更均衡地運作。.
透過多種模擬場景，WE-Gen.A演算法展現出優於多種現有方法的效能，例如隨機分配演算法、貪婪演算法、多機器人遺傳演算法（MR-GA）、能量平衡遺傳演算法（EB-GA）和非支配排序遺傳演算法II（NSGA-II）。研究結果表明，與以往方法相比，所開發的演算法能夠在能量效率和任務品質之間實現更優的平衡。.
穆罕默德·阿尼夫解釋說，這項研究有望成為開發更智慧、更有效率的多無人機協調系統的基礎，尤其是在能源有限的情況下需要長期自主運作的應用。.
“「這項研究中提出的任務品質指數概念有望成為開發多無人機優化演算法的基礎，這些演算法不僅追求能源效率，而且考慮任務的整體成功。這種方法未來有可能應用於各種無人機應用，」穆罕默德·阿尼夫說。.
除了為多無人機系統優化和飛行自組織網路（FANET）領域做出科學貢獻外，這項研究的成果也被認為與下一代通訊技術的發展有關，該技術將無人機整合到智慧網路基礎設施中。.
穆罕默德·阿尼夫成功獲得博士學位，充分體現了三寶壟國立理工學院致力於提升人力資源素質、強化科研創新文化以及產出對科學技術發展和社會進步產生深遠影響的科研成果。透過這項成就，三寶壟國立理工學院進一步鞏固了其作為領先的創新職業高等教育機構的地位，並為應對未來的技術挑戰做出了貢獻。
波林公共關係
三寶壟，2026年8月4日