【路径规划】基于遗传算法确定山路补给无人机的最佳路线Matlab代码

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🔥 内容介绍

本文将探讨使用遗传算法来确定无人机最佳航线，目标是将能耗降至最低。

假设条件

1. 分析的无人机是单一的，被视为独立个体（每个无人机的操作顺序针对不同的客户执行）。

2. 航线和目的地的分布是动态变化的，而停靠站的位置是已知且固定的。

3. 所有无人机在所有指定路段的协调航行速度是确定的。

额外假设

1. 给定起点和终点之间可能没有直接连接。

2. 如果在某个特定时间，某个停靠站的无人机停靠数量达到上限，则会为该无人机选择另一条能量最优路线，以避免此问题。

3. 每个停靠站同时容纳的无人机数量有限。

4. 能耗取决于天气条件（天气条件，尤其是风力条件，会导致更高的能耗）。

遗传算法的工作原理

1. 种群初始化: 基于随机生成的数字，并在停靠站数量范围内生成一个粒子种群。

2. 路径提取: 从生成的粒子中，提取出无人机的起点和终点。

3. 亲本选择: 基于每个粒子所经过的距离（在此阶段等同于能耗），选择“亲本”。

4. 后代生成:

   • 首先随机选择第一个亲本的一部分，然后用第二个亲本填补空白。

   • 将整个序列裁剪到随机大小，因为我们需要确定通过不确定数量的点，而不是通过所有点的路径。

   • 在生成的序列的开头和结尾分别添加无人机的起点和终点。

5. 路径生成: 生成的路径（后代）作为给定点之间潜在路径的列表返回。

应用系统的工作原理

1. 定义配置参数: 定义必要的配置参数。

2. 下载停靠站信息: 下载停靠站列表及其充电点的数量。

3. 路径规划: 为每架无人机确定一条路径，以最大限度地降低能耗：

   • 通过遗传算法生成潜在路径。

   • 考虑天气条件计算每条路径的成本。

   • 剔除起点和终点之间没有设定最小点数的路径。

   • 检查在接下来的步骤中，目标停靠站的充电位置是否至少有一个可用。

   • 返回满足设定约束条件且能耗最低的路径。

4. 数据收集: 收集接收到的数据。

5. 图表生成: 生成显示结果的图表。

本方案利用遗传算法有效地规划了无人机航线，并通过考虑天气条件等因素，最大限度地降低了能耗。该系统能够生成满足各种约束条件的最佳航线，并可用于优化无人机配送、巡逻等应用场景。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

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🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

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