【无人机路径规划】无人机集群路径规划：蜣螂优化算法求解无人机集群路径规划

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

近年来，无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）技术日新月异，其应用领域也日益广泛，从农业植保、物流配送到环境监测、军事侦察，无人机都发挥着越来越重要的作用。尤其是在复杂环境下的集群作业方面，无人机集群路径规划更是成为了研究热点。相较于单个无人机，集群无人机能够完成更加复杂、耗时更长的任务，并具有更高的容错性和鲁棒性。然而，如何有效地规划无人机集群的飞行路径，使其能够在满足各种约束条件的同时，安全、高效地到达目标区域，依然面临着诸多挑战。本文旨在探讨一种基于蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer, DBO）的无人机集群路径规划方法，分析其在解决该问题上的优势和潜力。

一、无人机集群路径规划的挑战

无人机集群路径规划的核心目标是为每个无人机规划出一条从起点到终点的最优或近似最优路径，同时满足以下几个方面的要求：

• 安全性：

   保证无人机飞行过程中避免与其他无人机、静态障碍物（如建筑物、山峰）以及动态障碍物（如移动车辆、其他飞行器）发生碰撞。

• 可行性：

   路径必须满足无人机自身的物理约束，例如最小转弯半径、最大飞行速度、爬升/下降率等。

• 任务需求：

   路径必须能够完成预定的任务，例如覆盖指定区域、沿指定线路巡逻等。

• 效率性：

   路径长度、飞行时间、能量消耗等指标需要尽可能地优化。

• 协同性：

   集群内无人机需要协同作业，避免互相干扰，并尽可能地提高整体效率。

这些要求往往相互制约，使得无人机集群路径规划问题成为一个典型的NP-hard问题，难以找到全局最优解。传统的路径规划算法，例如A*算法、Dijkstra算法，在处理高维复杂空间时往往面临计算量过大、效率低下等问题。因此，需要引入更加高效的智能优化算法来解决无人机集群路径规划问题。

二、蜣螂优化算法（DBO）简介

蜣螂优化算法是一种新兴的基于自然界蜣螂滚动粪球行为的智能优化算法。该算法模拟了蜣螂推粪球、滚动粪球、觅食和偷窃等行为，具有全局搜索能力强、收敛速度快、鲁棒性高等优点。具体而言，DBO算法主要包含以下几个阶段：

• 滚动蜣螂：

   代表种群中性能较好的个体，它们通过滚动粪球来寻找食物，其位置更新方式受到自身位置、粪球位置和全局最优位置的影响。

• 育雏蜣螂：

   代表种群中性能一般的个体，它们将粪球埋藏起来用于育雏，其位置更新方式受到自身位置和局部最优位置的影响。

• 小偷蜣螂：

   代表种群中性能较差的个体，它们通过偷窃其他蜣螂的粪球来获得食物，其位置更新方式受到其他蜣螂位置的影响。

• 迁徙蜣螂：

   代表种群中进行探索的个体，它们随机地在搜索空间中移动，以寻找新的食物来源。

DBO算法通过模拟蜣螂的这些行为，实现了对搜索空间的有效探索和开发，从而能够有效地找到优化问题的最优解或近似最优解。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 蒋翱徽,刘文红.基于改进蜣螂优化算法的无人机三维路径规划[J].电子测量技术, 2024, 47(13):128-135.

[2] 王海群,宋国章,葛超.基于改进蜣螂算法的无人机三维路径规划[J].电光与控制, 2024(11).

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 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

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 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

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇