六种经典智能优化算法(PSO/GWO/WOA/HHO/DBO/SSA)无人机(UAV)三维路径规划，Matlab代码实现

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🔥 内容介绍

无人机（UAV）三维路径规划是在包含地形障碍、威胁区域（如雷达探测区、禁飞区）、能耗限制的三维空间中，寻找从起点到终点的最优路径，核心目标是 “路径最短、安全性高、能耗最低、平滑性好”。在军事侦察、电力巡检、应急救援等场景中，高效的路径规划直接决定无人机的任务完成效率与生存能力 —— 例如，军事无人机需规避雷达威胁区，电力巡检无人机需绕开高压线路与杆塔障碍。

传统路径规划方法（如 A*、Dijkstra）虽能找到可行路径，但在高维复杂约束下易陷入局部最优，且难以平衡多目标优化需求。PSO（粒子群优化）、GWO（灰狼优化）、WOA（鲸鱼优化）、HHO（哈里斯鹰优化）、DBO（蜣螂优化）、SSA（麻雀搜索算法）六种经典智能优化算法，凭借全局寻优能力强、适配多约束场景的优势，成为无人机三维路径规划的主流技术。本文系统分析六种算法的原理与适配性，构建统一的路径规划评价体系，通过对比实验验证各算法性能，为不同场景下的无人机路径规划提供算法选择依据。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% 球转直

function position = SphericalToCart(sol,model)

global VarMax

n = model.n;

% Start location

xs = model.start(1);

ys = model.start(2);

zs = model.start(3);

% Solution in Sperical space

r = sol(1:n)+VarMax.r/2;

psi = sol(n+1:2*n);

phi = sol(2*n+1:3*n);

% First Cartesian coordinate

x(1) = xs + r(1)*cos(psi(1))*sin(phi(1));

% Check limits

if x(1) > model.xmax

    x(1) = model.xmax;

end

if x(1) < model.xmin

    x(1) = model.xmin;

end

y(1) = ys + r(1)*cos(psi(1))*cos(phi(1));

if y(1) > model.ymax

    y(1) = model.ymax;

end

if y(1) < model.ymin

    y(1) = model.ymin;

end

z(1) = zs + r(1)*sin(psi(1));

if z(1) > model.zmax

    z(1) = model.zmax;

end

if z(1) < model.zmin

    z(1) = model.zmin;

end

% Next Cartesian coordinates

for i = 2:model.n

    x(i) = x(i-1) + r(i)*cos(psi(i))*sin(phi(i));

    if x(i) > model.xmax

        x(i) = model.xmax;

    end

    if x(i) < model.xmin

        x(i) = model.xmin;

    end

    y(i) = y(i-1) + r(i)*cos(psi(i))*cos(phi(i));

    if y(i) > model.ymax

        y(i) = model.ymax;

    end

    if y(i) < model.ymin

        y(i) = model.ymin;

    end

    % z(i) = z(i-1) + r(i)*cos(psi(i));

    z(i) = z(i-1) + r(i)*sin(psi(i));

    if z(i) > model.zmax

        z(i) = model.zmax;

    end

    if z(i) < model.zmin

        z(i) = model.zmin;

    end

end

position.x = x;

position.y = y;

position.z = z;

end

🔗 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、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 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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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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