【Matlab协同任务】人工蜂群算法多无人机作业路径规划【含源码 1235期】

最新推荐文章于 2025-10-12 19:05:18 发布
最新推荐文章于 2025-10-12 19:05:18 发布
阅读量733 收藏 1
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Matlab仿真实验室（奶茶价版） 文章标签： matlab 算法 开发语言
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/Lolyc/article/details/121331280

一、代码运行视频（哔哩哔哩）

【Matlab协同任务】人工蜂群算法多无人机作业路径规划【含源码 1235期】

二、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.
[3]夏瑞,赵磊,吴书宇,李军.基于人工蜂群算法的无人机协同路径规划[J].无线互联科技. 2018,15(13)

【路径规划】基于人工蜂群的单无人机三维路径规划matlab源码
qq_59747472的博客
01-06 855
1 简介 为求解航迹规划问题,引入人工蜂群(ABC)算法,并将航迹空间以网格划分,通过固定起始节点和设定最大允许航迹节点数等方法,解决了ABC算法应用于航迹规划的2个难题:航迹节点不固定和邻域构造困难,实现了将ABC算法应用于航迹规划问题.通过典型的实例仿真对算法性能进行测试,并与其他智能优化算法进行比较,结果表明:该算法不仅增加了解的多样性,有效克服了停滞行为的过早出现,而且能够加快收敛速度,得到全局最优解或近似解,是解决航迹规划和其他组合优化问题的一种有效算法. 1.1 人工蜂群 2 部分
【路径规划】基于人工蜂群的多无人机三维路径规划matlab源码
qq_59747472的博客
10-10 681
1 简介 为求解航迹规划问题,引入人工蜂群(ABC)算法,并将航迹空间以网格划分,通过固定起始节点和设定最大允许航迹节点数等方法,解决了ABC算法应用于航迹规划的2个难题:航迹节点不固定和邻域构造困难,实现了将ABC算法应用于航迹规划问题.通过典型的实例仿真对算法性能进行测试,并与其他智能优化算法进行比较,结果表明:该算法不仅增加了解的多样性,有效克服了停滞行为的过早出现,而且能够加快收敛速度,得到全局最优解或近似解,是解决航迹规划和其他组合优化问题的一种有效算法. 1.1 人工蜂群 2 部分
【无人机设计与控制】基于人工蜂群算法(ABC)的单无人机与多无人机协同路径规划|复现
2401_84610415的博客
12-27 1839
无人机路径规划是无人机系统中至关重要的一部分，尤其是在单无人机与多无人机协同任务中。本文基于人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC），设计并实现了单无人机与多无人机协同路径规划模型。通过构建目标函数，优化路径节点以满足最短路径与避障要求，同时在多无人机场景中实现任务分配与协调控制。实验结果表明，所提出的方法在路径优化与协同效率上具有良好的性能。
原创：5种最新多目标优化算法求解多无人机协同路径规划（多起点多终点，起始点、无人机数、障碍物可自定义），提供完整MATLAB代码
最新发布
IT猿手
10-12 1131
本文介绍了5种新型多目标优化算法及其在无人机路径规划中的应用。这些算法包括MOPGA、MOWAA、MOPKO、MOEGO和IMOCTCM。文章详细构建了多目标无人机路径规划模型，包含路径成本（最小化路径长度）、约束成本（威胁成本、飞行高度成本和平滑成本）等关键指标。其中，威胁成本考虑了障碍物规避，飞行高度成本确保无人机在限定高度范围内飞行，平滑成本评估转弯和爬升率以生成可行路径。目标函数综合了多个无人机的路径成本和约束成本。最后，文章展示了MATLAB代码实现的部分结果，包括3D路径可视化效果，验证了所提模
ABC2_MATLAB_人工蜂群_人工蜂群算法_蜂群路径规划
09-11
MATLAB人工蜂群算法，用于车间AGV的调度，路径规划。
【路径规划】基于人工蜂群算法的新型概率密度无人机作战路径规划附matlab代码
matlab_dingdang的博客
05-18 354
了提高机器人在全局静态环境下路径规划的速度,本文提出了一种基于人工蜂群算法的机器人路径规划算法.该算法将蜜蜂分为侦察蜂,跟随蜂和引领蜂并分别实施不同的搜索策略.为了提高算法的环境适应性和搜索多样性,侦察蜂采用大步长在环境中进行花源搜索,以快速寻找最佳目标点;为了加快算法的搜索速度,同时使算法向最优路径收敛,使用跟随蜂进行局部路径搜索,以距离最近策略进行下一节点选择.大量仿真实验结果表明,该算法能在不同环境下规划出全局最优或近似最优路径,比相近的规划算法速度更快,效率更高.
【协同任务】基于matlab人工蜂群算法多无人机作业路径规划【含Matlab源码 1235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；
08-20 8749
人工蜂群算法多无人机作业路径规划 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【ABC三维路径规划】基于matlab人工蜂群算法ABC单无人机协同三维路径规划【含Matlab源码 13693期】.zip
07-08
Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本...
【协同攻击】基于matlab人工势场算法APF无人机蜂群系统具有飞行时间和攻击角度的协同攻击【含Matlab源码 13750期】.zip
07-21
Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本...
【ABC三维路径规划】基于matlab人工蜂群算法无人机避障三维航迹规划【含Matlab源码 3333期】
MLB_Q1564658423的博客
10-01 1165
人工蜂群算法无人机避障三维航迹规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
06-29 1200
文献来源：摘要：面向复杂场景的任务需求,由无人车和微小型旋翼无人机组成的一车多机空地无人系统能有效发挥二者各自优势,从而在协同侦察、协同防御警戒、协同指挥控制等领域有诸多应用。集群路径规划技术是一车多机空地无人系统高效完成协同任务的关键,因此本文对空地多无人平台的协同路径规划问题进行研究,旨在规划出满足以下三种任务场景的多无人平台行驶路径:(1)大范围区域覆盖侦察任务;(2)目标点紧急程度不同的侦察任务;(3)包含侦察与打击两种任务类型的协同任务。
sarus_path_planning:ROS软件包，用于多无人机路径规划
03-28
sarus_path_planning:ROS软件包，用于多无人机路径规划
【无人机路径规划】基于强化学习实现多无人机路径规划附matlab代码.zip
02-01
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
【车间调度】基于布谷鸟优化算法CS求解零空闲流水车间调度问题NIFSP附Matlab代码
qq_59747472的博客
09-20 531
摘要: 零空闲流水车间调度问题(NIFSP)作为一种重要的调度问题，广泛存在于制造业、生产计划等领域。该问题要求在有限的机器资源下，完成所有任务且保持零空闲时间，目标是优化总完工时间。布谷鸟优化算法(CS)因其简单高效的特点，近年来在解决各种优化问题中得到广泛应用。本文针对NIFSP问题，提出了一种基于布谷鸟优化算法的求解方法，并使用Matlab编程语言进行实现和仿真验证。1. 问题描述零空闲流水车间调度问题(NIFSP)可描述如下：机器: N个相同的机器并联工作，每个机器均可加工所有工件。
【路径规划】基于matlab多种算法无人机路径规划【含Matlab源码 1263期】
热门推荐
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；
08-27 2万+
多种算法无人机路径规划 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
（4-4-01） 轨迹规划算法和优化：多无人机路径规划系统（1）
码农三叔
04-14 2215
在本节介绍的项目中，基于ROS实现了多无人机系统的路径规划和可视化系统。通过ROS节点间的消息传递，实时展示无人机在三维空间中的协同飞行轨迹，为集群飞行提供实用的可视化和路径规划功能。
【无人机路径规划】基于强化学习实现多无人机路径规划
天天酷科研的博客
04-18 2045
【无人机路径规划】基于强化学习实现多无人机路径规划
【协同任务】基于matlab多无人机目标搜索与围捕【含Matlab源码 1205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；
08-11 1万+
多无人机目标搜索与围捕 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于matlab人工蜂群算法多无人机作业路径规划
07-31
基于MATLAB的人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC），可以应用于无人机作业路径规划问题。人工蜂群算法是一种模仿蜜蜂觅食行为的启发式优化算法，在求解路径规划问题上具有一定的优势。 首先，无人机作业路径规划问题可看作是一个多目标优化问题，需要同时考虑到最短路径和最小能量消耗等多个目标的平衡。人工蜂群算法能够通过不同蜜蜂种群的分工合作，以多样化的方式搜索全局最优解，从而得到较好的路径规划结果。 其次，人工蜂群算法中的蜜蜂种群包括三类蜜蜂：雇佣蜜蜂、侦查蜜蜂和观察蜜蜂。雇佣蜜蜂通过采用局部搜索策略，在当前最优解周围进行搜索，以寻找更优解。侦查蜜蜂通过随机选择目标位置，探索新的解空间。观察蜜蜂负责更新全局最优解，并根据一定的选择概率，决定是否进行跟随其他蜜蜂的位置。 最后，在MATLAB中实现人工蜂群算法的无人机作业路径规划，可以先定义目标函数，包括路径的距离和能量消耗。然后，利用蜜蜂种群的行为规则来搜索最优解，在每一代中更新和调整蜜蜂种群的位置和适应度。通过迭代过程，蜜蜂种群会不断优化路径规划结果，直至达到收敛条件。 综上所述，基于MATLAB的人工蜂群算法可以应用于多目标优化的无人机作业路径规划问题中，通过蜜蜂种群的协作和迭代优化，得到较好的路径规划结果。
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