[en] The first unmanned air vehicles appeared in 70's, but at the beginning they had a very high cost and they did not other enough advantages compared with an experienced pilot using a traditional aircraft. In the last years, UAVs are being used in many diferents scopes. Usually this missions are surveillance tasks, detecting forest fire, rescue tasks, delivery packets or just entertainment. Today, the main problem for planning missions with UAVs is the fact that this task is needed be done by a person and it is totally performed manually. For this reason, it has been developed many plannifiers for the automation of these tasks. Nowadays, existing planners are based on graph search or use a logic engine. But this kind of planners have several limitations, probably the most important is the big computational cost that this algorithm needs to resolve this missions. These missions have a lot of requirements that need to be considered and also it is necessary to coordinate all the UAV collection. These requirementes generate search graphs that need a huge process' capabilities to find a solution. Due to mission planning is based on search problems, there is another option to solve this type of problems: genetic algorithms. These algorithms are inspired by the natural selection of Darwin, thus only the fittest individuals survive. So, we do not need to do a full search, improving the througput of our system. But we have selected other type of algorithm that can avoid this problem, we have decided to use genetic algorithms for develop a mission planner that can resolve missions with a big amount of tasks. For this reason, we have decided to implement a genetic algorithm to solve the problem of automatic mission planning with UAVs. To achieve that, a simple model of the genetic algorithm has been used. This kind of algorith is based on for stages. To prove the proper behaviour of the system, two experiments has been done to find an optimal solution and in addition, studying the computation time needed to reach the solution.

[es] Los primeros vehículos aéreos no tripulados aparecieron en la década de los 70, pero debido a su alto coste y su escaso desarrollo no ofrecían suficientes ventajas respecto de los servicios que podía dar un piloto experimentado en una aeronave tripulada de forma tradicional. Es en estos últimos años cuando el uso de este tipo de vehículos está comenzando a surgir en una gran cantidad de ámbitos. Algunos son la observación y análisis de terrenos o tareas de vigilancia y monitorización. Actualmente la problemática de la planificación de misiones para UAVs es el hecho de tener que ser realizada a mano por un humano. Por este motivo, se han desarrollado diversos sistemas para la automatización de este tipo de tareas. Los planificadores actuales basados en búsquedas en grafo o mediante motores de inferencia lógica tienen una serie de limitaciones, una de las más importantes es el coste computacional. Usualmente las misiones generadas necesitan cumplir una gran cantidad de requisitos, además de tener que coordinar diferentes vehículos, lo que genera árboles de búsqueda que necesitan una gran capacidad de procesamiento para poder encontrar una solución. Dado que la planificación de misiones se basa en problemas de búsqueda, existe otra opción para resolver este tipo de problemas: los algoritmos genéticos. Estos algoritmos siguen la misma filosofía que la selección natural de Darwin, es decir, la conservación de los individuos mejor adaptados al problema planteado. Al seguir esta teoría, no es necesario realizar una búsqueda completa de todas las posibilidades, consiguiendo así un rendimiento mayor a los algoritmos clásicos de búsqueda. Por este motivo, en este trabajo se ha decidido implementar un algoritmo genético para resolver el problema de la planificación automática de misiones con múltiples UAVs. Para ello, se ha seleccionado el modelo simple de los algoritmos genéticos, basado en las cuatro etapas principales de estos algoritmos. Para comprobar el correcto funcionamiento del sistema se ha realizado dos experimentos para hallar la solución óptima al problema y además estudiar el tiempo de cómputo necesario para alcanzar dicha solución.