【无人机协同】基于APSO PSO CS-PSO MP_PSO A-PSO GA多种算法实现无人机路径协同规划附Matlab复现

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🔥 内容介绍

在海洋资源勘探中，多台自主水下航行器（AUV）需协同完成大范围海域的地形测绘；在水下搜救任务里，多 AUV 要分工覆盖不同区域，快速定位失联目标；在海底管道巡检时，多 AUV 需保持安全距离并行作业，避免碰撞的同时高效完成检测 —— 这些场景的核心需求，都指向多 AUV 协同路径规划：在复杂水下环境（如暗流、障碍物、通信延迟）中，为每台 AUV 规划出 “无碰撞、高效率、全局最优” 的路径，同时确保多设备间的协同配合。传统路径规划算法（如经典 PSO、A * 算法）要么难以兼顾多 AUV 的全局协同（易出现路径冲突），要么在复杂水下环境中收敛慢、鲁棒性差，无法满足实际作业需求。而自适应多群体粒子群优化（AMP-PSO） 的提出，通过 “多群体分组 + 粒子交换 + 参数自适应” 的创新设计，为多 AUV 水下协同路径规划提供了高效解决方案。

一、先聚焦：多 AUV 水下协同路径规划的 “三大核心挑战”

要理解 AMP-PSO 的价值，首先需明确多 AUV 在水下环境中面临的独特困境，这些困境让传统算法难以胜任：

1. 协同难：多设备路径易冲突，全局最优难兼顾

多 AUV 作业时，每台设备的路径不仅要满足 “自身无碰撞（避开礁石、暗流区）”，还要避免 “设备间碰撞（如两台 AUV 在同一区域交汇）”。传统 PSO 算法通常以 “单 AUV 路径最优” 为目标，缺乏多设备间的协同机制 —— 比如为 AUV1 规划的最短路径，可能与 AUV2 的路径交叉，导致碰撞风险；若强行调整单台设备路径，又会破坏全局效率，出现 “局部最优但全局低效” 的问题。

2. 环境适应难：水下复杂场景易导致算法 “失准”

水下环境存在三大干扰因素：一是动态障碍物（如游动的鱼群、漂浮的水下杂物），传统算法预设的静态障碍物模型无法实时适配；二是通信延迟，多 AUV 间的路径信息交互存在延迟，导致协同决策滞后；三是定位误差，水下 GPS 信号弱，AUV 定位精度受影响，需路径规划预留一定安全冗余。这些因素让传统 PSO 的 “固定参数” 和 “单一群体搜索” 难以适应，易出现路径规划失效或收敛缓慢。

3. 多样性与收敛性难平衡：算法易陷入 “局部最优陷阱”

多 AUV 路径规划的解空间是 “多维度、多峰” 的 —— 不同 AUV 的路径组合构成大量可能解，传统 PSO 的 “单一粒子群” 搜索易因群体多样性不足，陷入局部最优（如某组路径组合看似无碰撞，但并非全局最短）。若为提升多样性增加粒子数量，又会导致计算量激增，收敛速度变慢，无法满足水下作业的实时性需求。

二、AMP-PSO 的创新设计：用 “多群体智能” 破解协同难题

AMP-PSO 在经典 PSO 基础上，通过 “多群体分组策略”“粒子交换机制”“自适应参数配置” 三大创新，针对性解决多 AUV 协同路径规划的痛点。其核心逻辑是：将粒子群拆分为 “领导者群体” 和 “追随者群体”，通过群体间的分工与协作，兼顾 “全局协同优化” 与 “局部路径精准”，同时保持群体多样性，提升算法在复杂水下环境中的适应性。

1. 多群体分组策略：分工明确，兼顾全局与局部

AMP-PSO 的核心突破是将传统单一粒子群拆分为1 个领导者群体 + 多个追随者群体，每个群体对应不同 AUV 的路径优化任务，或同一任务下的不同优化方向，具体分工如下：

• 领导者群体：负责 “全局协同优化”，粒子代表多 AUV 的 “全局路径组合方案”（如 AUV1 的路径 + AUV2 的路径 +...+AUVn 的路径）。其更新规则同时参考 “领导者群体自身的最优解” 和 “所有追随者群体的最优解”—— 既保证全局路径组合无碰撞、总里程最短，又吸收各追随者群体的局部优化经验（如某追随者群体找到的 AUV1 避障捷径）。

• 追随者群体：负责 “局部路径精准优化”，每个追随者群体对应 1 台 AUV 的路径优化（或一类局部任务，如障碍物密集区的避障路径）。其更新规则仅参考 “自身群体的最优解”，专注于优化单台 AUV 的局部路径细节（如调整 AUV3 在礁石区的转弯角度，减少能耗），避免因全局搜索分散精力，提升局部优化效率。

举个例子：在 3 台 AUV 协同搜救任务中，领导者群体优化 “3 台 AUV 的全局覆盖范围与路径无碰撞”，追随者群体 1 优化 “AUV1 在浅水区的路径”，追随者群体 2 优化 “AUV2 在深水区的路径”，追随者群体 3 优化 “AUV3 在沉船周边的避障路径”—— 分工明确的同时，领导者群体吸收各追随者的局部最优经验，确保全局协同。

2. 粒子交换机制：动态流动，提升群体多样性

为避免领导者群体与追随者群体 “各自为战” 导致的多样性不足，AMP-PSO 设计了粒子动态交换机制，定期在不同群体间交换粒子，具体规则如下：

• 交换时机：每迭代 10-20 次（可根据环境复杂度自适应调整），或当某群体的适应度值连续 5 次无提升时，触发粒子交换；

• 交换规则：从领导者群体中选择 “适应度中等” 的粒子（保留最优粒子，避免全局最优流失），与各追随者群体中 “适应度较高” 的粒子交换 —— 既将领导者群体的全局协同经验传递给追随者群体，又让追随者群体的局部优化优势反哺领导者群体；

• 交换比例：每次交换群体总粒子数的 10%-20%（如领导者群体有 50 个粒子，交换 5-10 个），避免过度交换导致群体稳定性下降。

这一机制有效解决了传统 PSO “群体多样性随迭代下降” 的问题 —— 比如某追随者群体长期优化 AUV 的浅水区路径，粒子易聚集在 “浅水区路径解空间”，通过与领导者群体交换粒子，可引入 “深水区路径特征”，拓展搜索范围，避免陷入局部最优。

3. 自适应参数配置：动态调整，适配复杂水下环境

水下环境的动态性（如障碍物变化、通信延迟）要求算法参数能实时适配，AMP-PSO 设计了自适应参数调整机制，针对 “惯性权重 ω”“认知因子 c₁”“社会因子 c₂” 三个核心参数动态优化：

• 惯性权重 ω：控制粒子的 “探索”（全局搜索）与 “开发”（局部优化）平衡。当群体多样性低（如粒子聚集度高）时，增大 ω（如从 0.7 提升至 0.9），增强全局搜索；当群体接近收敛（如适应度值变化小）时，减小 ω（如从 0.7 降至 0.5），聚焦局部优化；

• 认知因子 c₁：控制粒子对 “自身经验” 的信任度。当处理动态障碍物（如突发鱼群）时，增大 c₁（如从 1.5 提升至 2.0），让粒子更依赖自身历史最优路径，快速调整避障策略；

• 社会因子 c₂：控制粒子对 “群体经验” 的信任度。当多 AUV 需加强协同（如路径交汇区）时，增大 c₂（如从 1.5 提升至 2.0），让粒子更关注群体最优解，减少路径冲突。

相比传统 PSO 的 “固定参数”，自适应配置让 AMP-PSO 在复杂水下环境中的鲁棒性提升 30% 以上 —— 比如遇到突发暗流时，算法能快速调整参数，重新规划路径，避免 AUV 偏离目标区域。

三、多 AUV 协同路径规划的 AMP-PSO 实现流程

以 “4 台 AUV 水下管道巡检任务” 为例（目标：4 台 AUV 沿不同管道并行巡检，避免设备间碰撞与管道碰撞，总巡检时间最短），详细拆解 AMP-PSO 的实现步骤：

1. 步骤 1：问题建模与参数定义

• 路径表示：将每台 AUV 的路径离散为 “起点→航点 1→航点 2→...→终点”，每个航点的坐标（x,y,z）为优化变量；4 台 AUV 的路径组合构成一个 “粒子”，粒子维度 = 4 台 AUV× 航点数 ×3（坐标维度）；

• 优化目标：①总巡检时间最短（路径总里程 / AUV 平均速度）；②无碰撞（AUV 间距离≥5m，AUV 与管道距离≥2m）；③能耗最低（避免频繁转弯）；

• 适应度函数：适应度值 =（1 / 总巡检时间）+（碰撞安全系数）+（1 / 总能耗），其中 “碰撞安全系数” 根据实际距离与安全阈值的比值计算（距离越远，系数越高）。

2. 步骤 2：多群体初始化

• 群体划分：设置 1 个领导者群体（50 个粒子，对应 4 台 AUV 的全局路径组合）和 4 个追随者群体（每个群体 30 个粒子，分别对应 1 台 AUV 的局部路径）；

• 初始粒子生成：根据管道分布与水下环境地图（标注礁石、管道位置），随机生成各群体的初始粒子，确保初始路径无明显碰撞。

3. 步骤 3：多群体迭代优化

• 领导者群体更新：每个粒子的速度与位置更新参考 “领导者群体全局最优” 和 “4 个追随者群体的局部最优”—— 比如领导者群体的某粒子（对应 4 台 AUV 路径组合），会吸收追随者群体 1 找到的 “AUV1 管道避障捷径”，调整自身路径；

• 追随者群体更新：每个追随者群体的粒子仅参考 “自身群体最优”—— 如追随者群体 2（对应 AUV2）的粒子，专注优化 AUV2 在管道密集区的转弯角度，提升局部路径效率；

• 粒子交换：每迭代 15 次，从领导者群体交换 8 个中等适应度粒子到 4 个追随者群体（每个群体 2 个），同时从每个追随者群体交换 3 个高适应度粒子到领导者群体，实现经验共享。

4. 步骤 4：约束检查与路径修正

• 碰撞检测：对每次迭代生成的路径，通过 “距离矩阵” 计算 AUV 间距离、AUV 与管道距离，若不满足安全阈值，对粒子进行 “扰动修正”（如微调航点坐标）；

• 动态环境适配：若传感器检测到突发障碍物（如漂浮杂物），触发自适应参数调整（增大惯性权重 ω 与认知因子 c₁），重新迭代优化路径。

5. 步骤 5：收敛判断与路径输出

• 收敛条件：当领导者群体的全局最优适应度值连续 10 次迭代变化量 < 0.01，或达到最大迭代次数（200 次），停止迭代；

• 路径输出：将全局最优粒子对应的 4 台 AUV 路径，转换为连续航点序列，发送给各 AUV 的控制系统，指导实际作业。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% 程序自检

if SearchAgents < 4

    error('搜索智能体个数过少')

end

% ① 随机初始化解空间

dim = USV.PointDim;  % 坐标轴维度 

% 速度 n个无人船

lb_v = USV.limt.v(:, 1)' ;    % 1*n

ub_v = USV.limt.v(:, 2)' ;   % 1*n

V0 = rand(SearchAgents, USV.num) .* repmat(ub_v - lb_v, SearchAgents, 1) + repmat(lb_v, SearchAgents, 1);

%  对于USV，每一行表示每艘船的参数

%  对于Agent，每一行表示每个智能体的参数，列表示船的参数平铺

% 航迹点 

P0 = [];

for i = 1 : USV.num

    lb = [USV.limt.x(i, 1), USV.limt.y(i, 1), USV.limt.z(i, 1)] ;     % 1*3 维

    ub = [USV.limt.x(i, 2), USV.limt.y(i, 2), USV.limt.z(i, 2)] ;    % 1*3 维

    if dim < 3

        lb = lb(1:2);      % 1*2 维

        ub = ub(1:2);    % 1*2 维

    end

    PointNum = USV.PointNum(i);                  % 航迹点个数

    P_i = rand(SearchAgents, dim*PointNum) .* repmat(ub - lb, SearchAgents, PointNum) + repmat(lb, SearchAgents, PointNum);

    % 贪婪生成法（从第二个航迹点开始生成贪婪点）

    if GreedyInit  

        for k = 2 : PointNum    

            ep = 0.2;      % 阈值

            m = rand();  % 变异量

            if m >= ep   % 当变异参数超过阈值时，第k个航迹点贪婪生成，否则随机生成

            % 下限是上一个航迹点，上限是终点

                lb = P_i(:, dim*(k-1)-dim+1:dim*(k-1));         % N*2维

                ub = repmat(USV.G(i, :), SearchAgents, 1);   % N*2维

                P_i(:, dim*k-dim+1:dim*k) = rand(SearchA

🔗 参考文献

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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

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