【无人机路径规划】基于人工蜂群算法的新型概率密度模型的无人机路径规划（Matlab实现）-优快云博客

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

本研究聚焦于无人机路径规划领域，提出了一种基于人工蜂群算法的新型概率密度模型。无人机路径规划是一个具有挑战性的问题，需要在复杂的环境中找到最优或近似最优的飞行路径，以满足各种约束和目标，如最短路径、最低能耗、避开障碍物等。人工蜂群算法是一种基于蜜蜂群体智能行为的优化算法，具有良好的全局搜索能力和收敛速度。在本研究中，通过引入新型概率密度模型，对传统的人工蜂群算法进行了改进和创新。该概率密度模型能够更准确地描述无人机在飞行环境中的可能性分布，从而为算法提供更有效的搜索方向和决策依据。通过对多种场景和约束条件的模拟实验，验证了基于这种新型模型的人工蜂群算法在无人机路径规划中的有效性和优越性。与传统的路径规划方法相比，该方法能够生成更优化、更适应复杂环境的无人机飞行路径，为无人机在实际应用中的高效、安全运行提供了有力的支持。

📚2 运行结果

主函数部分代码：

clear all
close all
clc
NP=40; %/* The number of colony size (employed bees+onlooker bees)*/
FoodNumber=NP/2; %/*The number of food sources equals the half of the colony size*/
maxCycle=150; %/*The number of cycles for foraging {a stopping criteria}*/
limit=0.1*maxCycle; %/*A food source which could not be improved through "limit" trials is abandoned by its employed bee*/
D= 40;
ub=ones(1,D).*55; %/*lower bounds of the parameters. */
lb=ones(1,D).*-90;%/*upper bound of the parameters.*/
runtime=1;%/*Algorithm can be run many times in order to see its robustness*/
GlobalMins=zeros(1,runtime);
Range = repmat((ub-lb),[FoodNumber 1]);
Lower = repmat(lb, [FoodNumber 1]);
Foods = rand(FoodNumber,D) .* Range + Lower;

for r=1:runtime
for i = 1:FoodNumber
    ObjVal(i) = calcu(Foods(i,:));
end
Fitness = calculateFitness(ObjVal);
trial=zeros(1,FoodNumber);
BestInd=find(ObjVal==min(ObjVal));
BestInd=BestInd(end);
GlobalMin = ObjVal(BestInd);
GlobalParams=Foods(BestInd,:);
iter=1;



while ((iter <= maxCycle)),
    for i=1:(FoodNumber)
        Param2Change=fix(rand*D)+1;
        neighbour=fix(rand*(FoodNumber))+1;     
            while(neighbour==i)
                neighbour=fix(rand*(FoodNumber))+1;
            end;  
       sol=Foods(i,:);