【无人机航迹规划】基于五种最新智能优化算法（LSO、SWO、KOA、GRO、LO）求解无人机路径规划比较研究附Matlab代码

原创于 2025-11-28 19:30:22 发布 · 189 阅读

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#无人机 #算法 #matlab

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无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）技术作为一项颠覆性创新，在军事、民用和科研领域展现出广阔的应用前景。其核心挑战之一在于如何高效、安全地规划无人机的飞行路径，即无人机航迹规划。航迹规划旨在为无人机寻找一条从起始点到目标点的最优或次优路径，同时满足各种约束条件，如避障、时间限制、能量消耗、通信链路和任务目标等。传统的航迹规划方法往往难以应对复杂环境和多目标优化问题，因此，智能优化算法的引入为解决这些挑战提供了新的思路。

近年来，随着计算能力的提升和算法理论的突破，一系列新型智能优化算法被提出并应用于解决各类复杂优化问题。本文旨在对五种最新智能优化算法——狮群优化算法（Lion Swarm Optimization, LSO）、海燕优化算法（Swallow Optimization Algorithm, SWO）、袋鼠优化算法（Kangaroo Optimization Algorithm, KOA）、草原斑马优化算法（Grasshopper Optimization Algorithm, GRO）以及郊狼优化算法（Coyote Optimization Algorithm, LO）在无人机路径规划问题中的应用进行比较研究。通过深入分析它们的原理、特点以及在路径规划问题中的表现，以期为研究者和工程师在实际应用中选择合适的算法提供理论依据和实践指导。

一、五种智能优化算法简介

狮群优化算法 (LSO)：LSO是一种受狮子社会行为启发的群体智能优化算法。该算法模拟了狮群中的狩猎、繁殖和领地维护等行为，通过将搜索空间划分为不同的领地，并在每个领地内进行局部搜索，同时通过领地间的交流和竞争实现全局优化。LSO算法具有较强的全局搜索能力和收敛速度。
海燕优化算法 (SWO)：SWO是一种模拟海燕觅食行为的元启发式算法。海燕在觅食过程中会根据食物源的质量和自身状态进行搜索和追逐。SWO算法通过模拟海燕的飞行模式、位置更新和合作行为来探索解空间，寻找最优解。SWO算法在处理多峰函数和复杂约束问题时表现出较好的性能。
袋鼠优化算法 (KOA)：KOA是一种模仿袋鼠觅食和群体移动行为的新型群体智能算法。该算法的核心思想是模拟袋鼠的跳跃和群体协作觅食过程。通过个体袋鼠的局部搜索和群体袋鼠之间的信息共享，实现对解空间的有效探索和开发。KOA算法在解决连续优化问题和组合优化问题方面具有一定的优势。
草原斑马优化算法 (GRO)：GRO是一种基于草原斑马群集行为的优化算法。该算法模拟了斑马在觅食过程中跟随头领、躲避捕食者以及群体内部信息交流的行为。GRO算法通过模拟斑马的社会等级、觅食策略和自适应步长等机制，在解空间中进行高效搜索，以求得最优解。GRO算法在处理大规模优化问题时具有良好的扩展性。
郊狼优化算法 (LO)：LO是一种模拟郊狼群体社会行为的元启发式算法。郊狼在群体中表现出复杂的社会结构和觅食策略。LO算法通过模拟郊狼的社会等级、协作觅食和个体学习等机制，在解空间中进行搜索。LO算法在处理多目标优化和约束优化问题时具有较强的适应性。