基于粒子群优化的无人机路径规划算法及MATLAB源代码

最新推荐文章于 2023-09-13 12:37:16 发布
最新推荐文章于 2023-09-13 12:37:16 发布
阅读量1.2k 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 无人机 算法 matlab Matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevPhantom/article/details/132770835
Matlab 专栏收录该内容
173 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了基于粒子群优化算法的无人机路径规划，该算法通过模拟群体行为寻找最佳路径。提供了MATLAB源代码示例，适应度计算为粒子与原点的欧氏距离平方。虽然简单，但实际应用需考虑障碍物、动态环境等因素。

基于粒子群优化的无人机路径规划算法及MATLAB源代码

无人机路径规划一直是无人机应用中的重要问题之一。为了高效地规划无人机的路径，粒子群优化算法被广泛应用于无人机路径规划领域。本文将介绍基于粒子群优化算法实现的无人机路径规划算法，并提供MATLAB源代码。

无人机路径规划的目标是找到一条最佳路径，使得无人机能够在给定的环境中以最短的时间或最小的代价到达目标点。粒子群优化算法是一种模拟自然界中群体行为的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等群体在搜索问题中的行为，寻找最优解。

以下是基于粒子群优化算法的无人机路径规划的MATLAB源代码：

function [bestPosition, bestFitness] = particleSwarmOptimization(populationSize, maxIterations)
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
基于粒子群优化的二维路径规划算法及 Matlab 代码
带你成为别人眼中的大佬！
07-11 1037
粒子群优化算法是一种仿生智能优化算法，通过模拟鸟群觅食行为改进传统的遗传算法和模拟退火算法等优化算法，以更高效的方式搜索最优解。在路径规划问题中，可以将需要寻找的最优路径视为“食物”，同时将需要避开的障碍物视为“障碍”，通过调整每个“粒子”的位置和速度，不断寻找到最优路径，并避开障碍物。针对二维环境下的路径规划问题，本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的路径规划算法，并提供了 Matlab 代码实现。根据粒子群优化算法的公式，更新每个粒子的速度和位置。当满足预设的终止条件时，算法停止。
【路径规划MATLAB】基于粒子群算法求解二维最短路径
qq_59747472的博客
10-27 1502
1 简介 1.1 粒子群算法 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)是一种模拟自然界中生物群觅 食行为相互合作机制从而找到问题最优解的群体智算法。该算法具有原理简单、易实现、 控制参数较少等优点，从而在不同领域都得到了广泛应用。PSO 算法通过群体中各粒 子间的相互合作及竞争，实现对区域内最优解的寻找，其基本思想是在解空间中随机选 择一群粒子并将它们随机分布至解空间，每个粒子的运动速度和方向决定粒子的下一位 置，粒子本身目前找到的历史最优解和整个群体找到的历史最
基于粒子群算法的无人机路径规划及Matlab源码
techDM的博客
09-08 115
基于粒子群算法的无人机路径规划及Matlab源码无人机路径规划是无人机应用中的一个重要问题。为了使无人机能够高效、安全地完成任务，需要设计一种智能的路径规划算法。本文将介绍基于粒子群算法的无人机路径规划方法，并提供相应的Matlab源码。路径规划是指在给定起点和终点的情况下，确定无人机沿途的最佳路径。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，常用于解决路径规划问题。该算法通过模拟鸟群觅食行为，通过粒子间的信息交流和协作，寻找最优解。以下是基于粒
基于粒子群算法的路径规划问题研究附Matlab代码
2301_79325657的博客
09-13 1393
路径规划是在给定起点和终点的情况下，寻找一条最优路径以达到特定目标的问题。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，可以用于解决路径规划问题。本文将介绍基于粒子群算法的路径规划问题的研究，并提供相应的Matlab代码实现。首先，我们需要定义路径规划问题的基本要素。同时，我们需要考虑障碍物的存在，这些障碍物将限制路径的可行性。为了简化问题，我们可以将路径划分为一系列的离散点，然后使用粒子群算法搜索这些离散点的最优组合。
路径规划算法：基于粒子群优化的路径规划算法- 附代码
Jack旭的博客
05-14 3632
摘要：本文主要介绍利用智能优化算法粒子群算法来进行路径规划。
【路径规划】基于粒子群的三维无人机路径规划matlab源码.zip
10-20
【路径规划】基于粒子群的三维无人机路径规划MATLAB源码是实现无人机高效、安全飞行的重要技术之一。粒子群优化（PSO）算法是一种模仿鸟群觅食行为的全局优化算法，它在解决复杂问题，如路径规划，上展现出优秀的...
2025最新高维多目标优化：基于城市场景下无人机三维路径规划的导航变量的多目标粒子群优化算法（NMOPSO）（Matlab代码实现）
最新发布
10-05
针对城市场景下无人机三维路径规划问题，他们提出了基于多目标粒子群优化算法（NMOPSO）的方法，并用Matlab代码实现了这一算法。该方法考虑了无人机在城市环境中飞行时遇到的多种约束条件，如避障、能耗最小化、路径...
基于粒子群改进的人工蜂群算法用于机器人路径优化研究及Matlab实现
08-24
内容概要：本文探讨了将粒子群优化算法（PSO）引入人工蜂群（ABC）算法以解决机器人路径规划中易陷入局部最优及收敛速度慢的问题。通过引入变异算子提高跳出局部最优的概率，并利用PSO的速度更新机制增强全局搜索...
matlab粒子群优化算法路径规划代码解读
A1358722560的博客
02-18 3164
根据Yarpiz的matlab代码对PSO实现路径规划问题进行了简单的讲解，PSO实现路径规划的思想为根据粒子的位置拟合线路路径，再利用是否与障碍物相交来促使线路避开障碍物
matlab 粒子群算法 路径规划
05-08
利用粒子群算法做水下机器人的路径规划，障碍物在此文件中设为圆形，并绘制出路径图和收敛曲线图
路径规划 matlab 粒子群算法
10-24
路径规划 matlab 粒子群算法 室内路径规划
基于粒子群算法机器人路径规划matlab程序
01-05
基于粒子群算法机器人路径规划matlab程序，附有障碍图
PSO粒子群算法，用于路径规划算法
06-01
PSO路径规划算法，源码
路径规划 MATLAB代码
11-14
路径规划 MATLAB 势场法 内有详细注解
pso 路径规划算法
12-06
pso 路径规划算法。
【优化布局】基于matlab粒子群算法求解充电站布局优化问题【含Matlab源码 012期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
01-01 6644
粒子群算法求解充电站布局优化问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于粒子群优化算法的无人机路径规划研究及Matlab代码
qq_37934722的博客
09-09 176
路径规划是指通过算法和技术确定无人机的最佳飞行路径，以满足特定的目标和约束条件。接下来，进行迭代更新，计算粒子的适应度值，并根据适应度值更新个体最佳位置和全局最佳位置。最后，根据粒子群优化算法的更新公式，更新粒子的速度和位置。本文将介绍基于粒子群优化算法的无人机路径规划研究，并提供相应的Matlab代码实现。综上所述，本文介绍了基于粒子群优化算法的无人机路径规划研究，并提供了相应的Matlab代码实现。通过该算法，可以求解无人机的最佳飞行路径，为无人机的控制和导航提供有效的支持。
基于粒子群算法的自动路径规划及Matlab实现
qq_37934722的博客
06-13 1000
粒子位置更新：每个粒子按照当前速度和历史最优位置（pbest）以及全局最优位置（gbest）进行位置更新。这里的历史最优位置和全局最优位置分别是指当前粒子自身曾经经历过的最优位置和所有粒子中的最优位置。在这里，我们假设起点为(0,0)，终点为(8,8)，障碍物为[(4,3),(5,3),(6,3)]。输出结果：输出最优解即为全局最优路径。更新速度：根据粒子当前位置、历史最优位置和全局最优位置，以及预设的加速度和惯性权重等参数，更新粒子的速度。粒子初始化：初始化粒子的位置和速度，确定每个粒子的初始状态。
【PSO三维路径规划】基于matlab粒子群算法无人机三维路径规划【含Matlab源码 015期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
01-01 6385
粒子群算法无人机三维路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值