【无人机】基于GWO算法、MP-GWO灰狼算法、灰狼-布谷鸟优化算法、CS-GWO多种群灰狼优化算法的无人机路径规划（Matlab代码实现）

大龙不吃小鱼干

于 2025-07-12 11:37:20 发布

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文章标签：无人机算法 matlab 支持向量机

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

一、GWO算法的基本原理及特点

1. 核心原理

2. 优势与缺陷

二、改进型灰狼优化算法机制

1. MP-GWO（多种群灰狼优化）

2. 灰狼-布谷鸟混合算法（GWO-CS）

3. CS-GWO（多种群灰狼-布谷鸟优化）

三、算法性能对比与评估指标

1. 关键性能指标

2. 算法对比

四、研究挑战与未来方向

五、结论

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

⛳️赠与读者

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或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

在无人机路径规划中，基于灰狼优化算法（GWO）及其变种如多种群灰狼优化算法（MP-GWO）、灰狼-布谷鸟优化算法（CS-GWO）等，已经展现出强大的应用潜力和性能优势。这些算法通过模拟灰狼的社会等级和狩猎行为，能够在复杂的搜索空间中找到最优或次优路径，为无人机提供高效、安全的飞行指导。以下是对这些算法在无人机路径规划中的研究概述：

一、GWO算法的基本原理及特点

1. 核心原理

灰狼优化算法（GWO）由Mirjalili等2014年提出，模拟灰狼群体狩猎行为中的社会等级制度（α/β/δ/Ω狼）和捕猎策略（跟踪、包围、攻击）。算法通过α/β/δ狼引导种群向最优解移动，位置更新公式为：

2. 优势与缺陷

优势：
- 结构简单，仅需调整收敛因子aa；
- 全局探索与局部开发平衡性好，收敛速度快；
- 适用于连续/离散优化问题，如路径规划、参数调优。
缺陷：
- 易陷入局部最优，后期收敛速度慢；
- 种群多样性不足，对高维复杂环境适应性弱。

应用案例：

农业监测：Ding等（2022）将GWO用于农田病虫害监测无人机路径规划，目标函数包含路径长度与避障约束。引入模拟退火（SA）机制后，路径长度减少8.3%-39.6%（随地图精度提升）。
动态避障：Ahmad等（2024）提出GW-A算法，将GWO与改进A结合，优化节点权重以提升动态风场环境下的避障效率，路径平滑度提升21.5%。

二、改进型灰狼优化算法机制

1. MP-GWO（多种群灰狼优化）

改进机制：
- 多种群并行：将种群划分为kk个子群独立搜索，子群采用不同参数（如收敛因子aa、步长）；
- 信息交换：定期合并子群并更新α/β/δ狼，避免早熟收敛；
- 聚类初始化：基于适应度对种群聚类，提升初始解质量。
优势：全局搜索能力增强，适合多无人机协同规划。

应用案例：

多无人机协同：Yang等（2020）提出MP-CGWO算法，在三维协同打击任务中建立成本函数（燃料、威胁、协作时间）。相比PSO/GWO，搜索精度提升60%，路径稳定性显著增强。
复杂地形规划：Matlab科研工作室（2024）验证MP-GWO在威胁密集环境中的鲁棒性，多峰值函数求解稳定性提升40%。

2. 灰狼-布谷鸟混合算法（GWO-CS）

改进机制：
- Levy飞行机制：利用布谷鸟的随机游走特性扰动α/β/δ狼位置，跳出局部最优；
- 阶段化搜索：前期侧重CS的全局探索，后期侧重GWO的局部开发。
优势：融合CS的强探索能力与GWO的开发效率，提升复杂环境适应性.

应用案例：

移动机器人避障：甘福宝等（2024）融合CS与GWO（IGWO），栅格地图实验显示路径长度标准差降低28.6%，动态避障成功率提升。
灾后救援：Han等（2024）将GWO-CS用于无人机三维路径规划，航点吸引力机制使局部极小值概率降低15%，路径安全性提升。

3. CS-GWO（多种群灰狼-布谷鸟优化）

改进机制：
- 多种群+Levy飞行：子群并行搜索，定期共享最优解；Levy飞行扰动种群位置；
- 交叉变异机制：引入水平/垂直交叉操作，增强种群多样性。
优势：兼具并行效率与全局跳跃能力，适合大规模复杂问题。

应用案例：

电力系统优化：Gong等（2023）用CS-GWO优化短期负荷预测模型，30维基准函数优化性能超越传统算法；
多无人机协同：桂林电子科技大学（2024）对比CS-GWO与标准GWO，协同航迹规划精度提升16.7%，收敛速度加快25.4%。

三、算法性能对比与评估指标

1. 关键性能指标

指标	定义	优化目标
路径长度	轨迹总距离（km）	最小化（减少能耗）
计算时间	算法收敛所需时间（s）	最小化（实时性要求）
避障成功率	动态障碍物规避率（%）	最大化（安全性）
路径平滑度	转弯角度变化率（°/m）	最小化（飞行稳定性）

2. 算法对比

算法	路径长度	计算效率	避障能力	适用场景
标准GWO	中等	高	弱	简单静态环境
MP-GWO	优	中等	强	多机协同
GWO-CS	良	低	极强	动态复杂环境
CS-GWO	极优	中等	极强	高维大规模规划

实验数据：

MP-GWO vs GWO：三维协同规划中，MP-GWO路径长度减少28.6%，收敛速度提升60%；
CS-GWO vs GWO：农业监测场景下，CS-GWO路径长度减少39.6%（30精度地图），计算时间缩短25.4%。

四、研究挑战与未来方向

动态环境适应性：现有算法多针对静态环境，需融合强化学习（如SAC）提升实时避障能力；
多目标优化：需平衡路径长度、能耗、时间协同性。MODMOA算法引入非线性阶乘搜索，但Pareto解集质量待提升；
算法融合：GWO与物理模型（如人工势场法）结合可进一步平滑路径；
硬件部署：轻量化算法设计以满足机载计算限制，如TX2模块部署。

应用前景：

灾害救援：IGWO-IAPF算法缩短救援路径10%，提升生存率；
智慧农业：EDBO算法优化农田监测路径，威胁成本降低35%。

五、结论

灰狼优化算法通过仿生机制为无人机路径规划提供高效解决方案。其中：

GWO 作为基础框架，适合快速求解简单场景；
MP-GWO 通过多种群机制提升多机协同能力；
GWO-CS/CS-GWO 借力Levy飞行显著增强复杂环境适应性。未来研究需聚焦动态多目标优化与硬件适配，推动算法落地应用。

📚2 运行结果

程序框架：

运行结果：

部分代码：

function [UAV] = UAV_SetUp1
%UAV_SETUP1 在此设置多无人机协同航迹规划任务
% 论文1的3D环境

% 航迹点设置
% （每行为一个无人机的参数）
UAV.S = [ 0, 0, 10;
0, 100, 10;
300, 0, 10;
0, 300, 10; ]; % 起点位置 (x,y)或(x,y,z)

UAV.G = [ 875, 875, 10;
800, 875, 10;
875, 800, 10;
800, 875, 10; ]; % 目标位置 (x,y)或(x,y,z)

UAV.PointNum = [ 28;
24;
24;
24; ]; % 每个无人机导航点个数（起始点之间点的个数）

UAV.PointDim = size(UAV.S, 2); % 坐标点维度（由起点坐标决定）
UAV.num = size(UAV.S, 1); % UAV数量（由起点个数决定）

% 威胁点设置 (x,y,r) 或 (x,y,z,r)
% （每行为一个威胁的坐标和半径）
UAV.Menace.radar = [ 200, 200, 10, 20;
600, 700, 10, 20; ]; % 雷达威胁（数学模型和其余威胁不同）

UAV.Menace.other = [ 80, 40, 10, 40;
300, 300, 10, 40;
350, 600, 10, 40;
480, 450, 10, 20;
700, 700, 10, 40;
720, 760, 10, 20;
680, 760, 10, 20; ]; % 导弹、火炮、气象等威胁

% 无人机约束设置（min,max)
% （可单独为每个无人机设置，每行为一个无人机约束的上下限）
UAV.limt.v = 0.34*repmat([0.3, 0.7], UAV.num, 1); % 速度约束（0.3Ma ~ 0.7Ma）
UAV.limt.phi = deg2rad(repmat([-60, 60], UAV.num, 1)); % 偏角约束（-60° ~ 60°）
UAV.limt.theta = deg2rad(repmat([-45, 45], UAV.num, 1)); % 倾角约束（-45° ~ 45°）
UAV.limt.h = repmat([0.02, 20], UAV.num, 1); % 高度约束（0.02km ~ 20km）
UAV.limt.x = repmat([0, 875], UAV.num, 1); % 位置x约束（0 ~ 875km）
UAV.limt.y = repmat([0, 875], UAV.num, 1); % 位置y约束（0 ~ 875km）
UAV.limt.z = UAV.limt.h; % 位置z约束（忽略地球弧度）
UAV.limt.L = zeros(UAV.num, 2); % 航程约束（最短航迹片段2km，最大航程1.5倍起始距离）
for i =1:UAV.num
zz.max = 1.5 * norm(UAV.G(i, :) - UAV.S(i, :));
zz.min = 2;
UAV.limt.L(i, :) = [zz.min, zz.max];
end

% 多无人机协同设置
% （说明略）
UAV.tc = 6850; % 协同时间（单位s）
UAV.ds = 25; % 安全距离（单位km）

% 报错
ErrorCheck(UAV)
end

%% 程序自检
function ErrorCheck(UAV)

dim = UAV.PointDim;
if dim ~= size(UAV.G,2) || dim ~= size(UAV.Menace.radar,2)-1 || dim ~= size(UAV.Menace.other,2)-1
if dim ~= size(UAV.G,2)
error('仿真维度为%d，但目标点坐标为%d维', dim, size(UAV.G,2))
else
error('仿真维度为%d，但威胁点坐标为%d维', dim, size(UAV.Menace.radar,2)-1)
end
end

num = UAV.num;
if num ~= size(UAV.G,1) || num ~= size(UAV.limt.v,1) || num ~= size(UAV.limt.phi,1) ...
|| num ~= size(UAV.limt.theta,1) || num ~= size(UAV.limt.h,1) || num ~= size(UAV.limt.x,1) ...
|| num ~= size(UAV.limt.y,1) || num ~= size(UAV.limt.z,1) || num ~= size(UAV.limt.L,1)
if num ~= size(UAV.G,1)
error('无人机个数为%d, 但目标点有%d个', num, size(UAV.G,1))
else
error('约束条件个数与无人机个数不一致')
end
end

if num ~= size(UAV.PointNum, 1)
error('无人机个数为%d, 但为%d个无人机设置了导航点', num, size(UAV.PointNum, 1))
end

MaxPoint = floor(UAV.limt.L(:,2) ./ UAV.limt.L(:,1)) - 1; % 每个无人机支持的最大航迹点数量
for i = 1 : UAV.num
if UAV.PointNum(i) > MaxPoint(i)
error('%d号无人机导航点个数超出任务需求，请尝试减少导航点个数', i)
end
end

end