【无人机通信】粒子群和行为控制无人机最佳多跳网络部署【含Matlab源码 2815期】-优快云博客

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⛄一、粒子群和行为控制无人机最佳多跳网络部署简介

粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）和行为控制无人机最佳多跳网络部署是两个不同的概念，它们可以结合起来实现无人机网络的优化部署。

粒子群优化是一种启发式优化算法，受到鸟群觅食行为的启发。在PSO中，解决问题的搜索空间被看作是一群粒子，每个粒子代表一个潜在解，通过不断迭代更新粒子的位置和速度，寻找问题的最优解。在无人机网络中，可以将每个粒子表示为一个可能的网络部署方案。

行为控制无人机最佳多跳网络部署是指通过控制无人机的行为和移动策略，将无人机部署在最佳的位置上，以实现多跳网络的优化性能。在无人机网络中，无人机可以作为节点进行数据传输和通信。通过合理地选择无人机的部署位置、移动路径和通信范围等参数，可以优化网络的覆盖范围、通信质量等性能指标。

将粒子群优化与行为控制无人机最佳多跳网络部署结合起来，可以利用PSO算法来搜索最佳的无人机部署方案。每个粒子代表一个可能的无人机部署方案，通过不断更新粒子的位置和速度来搜索最优解。在更新过程中，可以根据问题的具体要求，考虑无人机的行为控制策略，使得无人机能够根据当前的网络状态和目标优化目标，调整自身的位置和行为，以达到更好的网络性能。

综上所述，粒子群优化和行为控制无人机最佳多跳网络部署可以结合起来，通过优化无人机的部署方案和行为策略，实现无人机网络的性能优化。这种方法可以应用于无人机通信、数据传输等应用场景，提高网络的覆盖范围、通信质量和数据传输效率。

⛄二、部分源代码

clc;
clear;
close all;

%% Problem definition
model = CreateModel1(); % Environment model
dt = 0.05; % Time step

% Lower and upper Bounds of particles (Variables)
VarMin.x=model.xmin;
VarMax.x=model.xmax;
VarMin.y=model.ymin;
VarMax.y=model.ymax;
VarMin.z=model.zmin;
VarMax.z=model.zmax;

VarMax.sen = 50; % sensing range
VarMax.com = 300; % communication range
% restriction of searching angle
VarMax.alpha = pi/4;
VarMin.alpha = -VarMax.alpha;

uavs = []; % Init the empty uavs list
% start position
start = model.start;
goal = start;
i = 0;
is_reach = false;
%% Searching
% for i = 1:size(model.goals,1)+1
while ~is_reach
i = i+1;
drone = Drone(i, start, 0, 1.0); % init uav
uavs = [uavs; drone]; % Store results

drone = drone.multi_target_tracking(model,uavs,dt,VarMax,VarMin);
if norm(drone.position - model.goal) < 5
    is_reach = true;
end

end

% figure();
% drone.draw_drone();
% PlotHistogram(uavs, model)
save(‘drone.mat’, ‘uavs’);
% Plot3DView(uavs, model);
PlotTopView(uavs, model);
PlotIteration(uavs);
ViewResults(uavs, model);

⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]郑国峰,杨昕.粒子群优化算法在无人机多跳网络部署中的应用研究[J].
[2]黄鹏飞,陈小勇,王建强.行为控制无人机多跳网络部署算法研究[J].

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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