【路径规划】黑翅鸢算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 4864期】

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于 2024-09-16 22:03:29 首次发布
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⛄一、黑翅鸢算法及栅格地图简介

1 黑翅鸢算法
黑翅鸢是一种上半身蓝灰色，下半身白色的小型鸟类。它们的显著特征包括迁徙和捕食行为。它们以小型哺乳动物、爬行动物、鸟类和昆虫为食，具有很强的悬停能力，能够取得非凡的狩猎成功。受其狩猎技能和迁徙习惯的启发，该算法作者建立了基于黑翅鸢的算法模型。</

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【无人机三维路径规划】黑翅鸢算法BKA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）【含Matlab源码】
天天酷科研的博客
03-03 150
【无人机三维路径规划】黑翅鸢算法BKA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）【含Matlab源码】
Black-winged Kite Algorithm (BKA)
05-27
黑翅鸢算法：一种受自然启发的解决基准函数和工程问题的元启发式算法
【BKA三维路径规划】蜘黑翅鸢算法BKA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）【含Matlab源码 4862期】
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06-30 420
蜘黑翅鸢算法BKA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
黑翅鸢优化算法(BKA)-2024年SCI一区新算法-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取
QSJIQIXUEXI的博客
04-07 6095
黑翅鸢优化算法(BKA)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于黑翅鸢迁徙和捕食行为，该成果由Wang Jun等人于2024年3月发表在SCI人工智能一区顶刊《Artificial Intelligence Review》上！
2024年Top级优化算法-黑翅鸢优化算法 Black-winged Kite Algorithm（附Matlab代码）
weixin_44028734的博客
04-04 2652
本期介绍了一种新的元启发式优化算法--。该算法是一种受黑翅鸢迁徙和捕食行为启发的元启发式优化算法。该成果于在SCI权威top期刊Artifcial Intelligence Review。BKA算法作为一种简单有效的元启发式优化方法的发展。基于黑翅鸢的攻击策略和迁徙行为，对BKA的迁移和攻击阶段进行了建模。1. 初始化。和其他算法一样，采用随机初始化方式：2. 攻击行为。作为草原小型哺乳动物和昆虫的捕食者，黑翼风筝在战斗中根据风速调整翅膀和尾巴的角度，静静地盘旋观察猎物，然后迅速俯冲攻击。
【路径规划】基于matlab黑翅鸢算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 4864期】.mp4
06-30
Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 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 Matlab 2019b；若运行有误，...
【BKA三维路径规划】黑翅鸢算法BKA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）【含Matlab源码 4862期】
MLB_Q1564658423的博客
09-16 1331
黑翅鸢算法BKA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
2024最新群智能优化算法：黑翅鸢算法（Black-winged kite algorithm，BKA）求解23个函数，提供MATLAB代码
IT猿手
05-30 3217
参考文献Lin。
无人机集群路径规划：遗传算法求解无人机集群路径规划，提供MATLAB代码
IT猿手
05-17 2929
无人机三维路径规划是指在三维空间中为无人机规划一条合理的飞行路径，使其能够安全、高效地完成任务。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一，它可以通过算法和模型来确定无人机的航迹，以避开障碍物、优化飞行时间和节省能量消耗。本文中以5个无人机构成无人机集群，采用优化算法同时规划五个无人机的路径，每个无人机的成本由路径成本、威胁成本、高度成本和转角成本四个部分构成。无人机集群的总成本为5个无人机成本之和。
BKA-BP黑翅鸢算法优化BP神经网络分类预测（Matlab完整源码和数据）
08-01
1.Matlab实现BKA-BP黑翅鸢算法优化BP神经网络分类预测（Matlab完整源码和数据）。 2.输出对比图、混淆矩阵图、预测准确率，运行环境Matlab2023及以上。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍：优快云搜索博主名称机器学习之心，优快云博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
黑翅鸢算法BKA栅格地图路径规划（目标函数：最短距离）【含Matlab源码 9150期】.mp4
11-15
Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 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 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
BKA-XGBoost黑翅鸢算法优化XGBoost分类预测（Matlab完整源码和数据）
08-08
1.Matlab实现BKA-XGBoost黑翅鸢算法优化XGBoost分类预测（Matlab完整源码和数据）。 2.输出对比图、混淆矩阵图、预测准确率，运行环境Matlab2023及以上。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍：优快云搜索博主名称机器学习之心，优快云博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【高创新】黑翅鸢算法BKA-CNN-BiLSTM-Attention用客流量预测【含Matlab源码 8378期】.zip
10-01
优快云海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 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 Matlab 2023b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除Main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 优快云博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化-CNN-BiLSTM-Attention用客流量预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化-CNN-BiLSTM-Attention用客流量预测 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化-CNN-BiLSTM-Attention用客流量预测 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化-CNN-BiLSTM-Attention用客流量预测 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化-CNN-BiLSTM-Attention用客流量预测 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化-CNN-BiLSTM-Attention用客流量预测 4.4.6 其他优化算法优化-CNN-BiLSTM-Attention用客流量预测
【智能优化算法】黑翅风筝算法(Black Kite Algorithm,BKA)
yuchunyu12的博客
04-14 1536
黑翅风筝算法(Black Kite Algorithm,BKA)是中科院二区期刊“”的文章“Black-winged kite algorithm: a nature-inspired meta-heuristic for solving benchmark functions and engineering problems”上的优化算法。
多目标优化算法：多目标黑翅鸢算法(MOBKA)求解ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6，提供完整MATLAB代码
IT猿手
11-16 1164
GD指标衡量算法生成的非支配解集与真实Pareto前沿之间的平均距离。它通过计算真实Pareto前沿上每个点到最近非支配解的欧氏距离，然后取这些距离的平均值来实现。GD值越小，表示算法生成的解集越接近真实Pareto前沿，反映了算法的收敛性。IGD指标衡量算法生成的非支配解集与真实Pareto前沿之间的距离，但与GD不同的是，IGD是从真实Pareto前沿向算法生成的解集计算距离。它计算每个真实Pareto前沿上的点到最近非支配解的欧氏距离的平均值。
2024年SCI一区新算法：黑翅鸢优化算法，原理详解，MATLAB代码免费获取
woaipythonmeme的博客
04-03 6835
黑翅鸢优化算法（Black-winged kite algorithm，BKA）是一种受自然启发的群智能优化算法，其灵感来源于黑翅鸢（Black-winged kite）这种动物的生存策略。因为黑翅鸢在攻击和迁徙中表现出高度的适应性和智能行为。这激发了我们开发一种算法来更好地处理复杂问题。该算法具有进化能力强、搜索速度快、寻优能力强的特点。该成果于2024年发表在知名SCI期刊《Artificia...
一种多策略改进黑翅鸢智能优化算法IBKA（2024年新出优化算法）种群初始化精英反向+透镜成像反向学习+黄金正弦变异策略
2401_86241083的博客
07-29 3125
BKA算法的详细原理和对应公式如下：黑翅鸢（Black Kite）优化算法（BKA）是一种基于鸟类捕食行为启发的群体智能算法。种群初始化：初始时，随机生成一定数量的个体作为初始种群。捕食行为模拟：模拟黑翅鸢的捕食行为，即通过观察和调整飞行路径来捕捉猎物。在算法中，个体代表潜在解决方案，而解决方案的质量则决定了其在搜索空间中的适应度。飞行和调整：每个个体在搜索空间中飞行，尝试找到更好的解决方案。这可以通过随机移动或根据某种策略进行调整来实现。信息交流。
2024年顶级算法-黑翅鸢优化算法（BKA）-详细原理（附matlab代码）
qq_44901857的博客
05-24 5082
这个F根据他原文的描述很明显是适应度值，一个种群中有pop个个体，用i来表示，j是代表维度，y（i）是代表种群中的任一个体，那么再读读这句话“Fri表示第t次迭代中任意一只黑翅鸢得到的第j维随机位置的适应度值。”这句话明显有问题，首先适应度值是个体的适应度值，个体可以这么叫，个体中各个维度的那不叫适应度值（fitness value），叫值（value），个体中各个维度的值共同作用于目标函数得到适应度值。pop是潜在解的个数，dim是给定问题维数的大小，BKij是第i个黑翅鸢的第j个维数。
黑翅鸢优化算法路径规划
最新发布
03-27
### 黑翅鸢优化算法在路径规划中的应用 黑翅鸢优化算法（Black Kite Algorithm, BKA）是一种基于群体智能的启发式优化方法，其灵感来源于自然界中黑翅鸢捕食行为的特点。该算法通过模拟黑翅鸢飞行轨迹以及捕猎策略来寻找最优解[^1]。 #### 1. 路径规划问题概述 路径规划问题是机器人技术领域的重要研究方向之一，目标是在给定环境中找到一条从起点到终点的最佳路径。最佳路径通常指最短距离、最低能耗或其他特定约束下的最优方案。传统路径规划方法可能面临局部最优陷阱等问题，而BKA作为一种全局优化算法，在解决此类问题时具有显著优势。 #### 2. BKA在路径规划中的实现思路 以下是利用BKA进行路径规划的核心思想： - **初始化种群**：定义一组候选路径作为初始种群个体，每条路径由一系列节点坐标表示。 - **适应度函数设计**：构建适合路径规划场景的目标函数，例如总路径长度或能量消耗等指标。 - **更新机制**：依据BKA特有的位置更新规则调整各候选项的位置向量，逐步逼近更优解。 - **终止条件判断**：当达到预设迭代次数或者满足精度需求时停止计算并输出最终结果。 具体而言，可以采用如下伪代码框架描述整个过程： ```matlab function [bestPath, bestFitness] = BKAPathPlanning(startPoint, endPoint, mapInfo) % 参数说明： % startPoint - 起始点坐标 % endPoint - 终止点坐标 % mapInfo - 地图环境信息 maxIter = 100; % 最大迭代数 popSize = 50; % 种群规模大小 dim = length(mapInfo); % 解空间维度 population = initializePopulation(popSize, dim); for iter = 1:maxIter fitnessValues = calculateFitness(population, startPoint, endPoint, mapInfo); [~, idxBest] = min(fitnessValues); currentBest = population(idxBest,:); if (iter == 1 || getFitness(currentBest) < getFitness(bestPath)) bestPath = currentBest; bestFitness = fitnessValues(idxBest); end population = updatePositions(population, bestPath, mapInfo); end end ``` 上述代码片段展示了如何运用BKA完成基本路径规划任务的关键逻辑结构。 #### 3. 结合其他技术改进效果 为了进一步提高求解效率与质量，还可以考虑引入一些辅助手段比如变异操作或是与其他元启发式算法混合使用等方式增强探索能力；另外也可以借助VMD(变分模态分解)[^2]先对原始数据做初步处理后再送入模型训练从而获得更加精确的结果。 ---
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