【无人机编队】基于非支配排序遗传算法II NSGA-II高效可行的无人机离线集群仿真附Matlab代码

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🔥 内容介绍

无人机编队集群技术作为智能无人系统的核心研究方向，在协同侦察、抢险救灾、物流配送等领域展现出巨大应用潜力。离线集群仿真通过预先规划路径与任务分配策略，可在实际飞行前验证编队系统的可行性与效率，显著降低试错成本。非支配排序遗传算法 II（NSGA-II）凭借其高效的多目标优化能力，成为解决无人机编队路径规划、任务分配等复杂约束问题的理想工具。本文将系统阐述基于 NSGA-II 的无人机离线集群仿真框架，从问题建模到算法实现，完整呈现多目标优化在编队协同中的应用逻辑。

一、无人机编队离线集群仿真的核心问题

无人机编队离线仿真需在虚拟环境中模拟多机协同过程，核心任务是在满足物理约束与任务要求的前提下，优化编队系统的整体性能。其核心挑战体现在三个方面：

（一）多目标优化的冲突性

编队系统通常需同时优化多个目标，且目标间存在固有冲突：

• 路径长度最小化：减少无人机能耗与飞行时间

• 编队安全性：保持机间安全距离（通常≥50m），避免碰撞

• 任务完成效率：最大化任务覆盖率或最小化任务完成时间

• 资源均衡性：均衡各无人机的任务负载，避免单点过载

例如，缩短路径可能导致机间距离过近，而严格保持安全距离又会增加总飞行里程，这种目标冲突需通过多目标优化算法寻找帕累托最优解。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

Nmin_clusters = min(Ntrgt, floor(nVar/Ntrgt));

Nmax_clusters = max(Ntrgt, ceil(nVar/Ntrgt));

if Nmax_clusters > nVar

    Nmax_clusters = floor(nVar/2);

end

K_clusters = Nmin_clusters:Nmax_clusters;

k = K_clusters(randperm(length(K_clusters),1));

U_list = 1:nVar;

T_P_x = zeros(1,Ntrgt);

T_P_y = zeros(1,Ntrgt);

T_P_z = zeros(1,Ntrgt);

T_id = zeros(1,Ntrgt);

for i=1:Ntrgt

    T_P_x(i) = Target_data(i).Position.X;

    T_P_y(i) = Target_data(i).Position.Y;

    T_P_z(i) = Target_data(i).Position.Z;

    T_id(i) = Target_data(i).Features.T_id;

end

U_P_x = UAVs.Position.X;

U_P_y = UAVs.Position.Y;

U_P_z = UAVs.Position.Z;

🔗 参考文献

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🌟 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

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🌟 路径规划方面

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