基于SWO、COA、LSO、GRO、LO算法(五种2023年最新算法)求解无人机路径规划研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

随着无人机技术的飞速发展，其在航拍测绘、物流配送、应急救援、军事侦察等领域的应用日益广泛。无人机路径规划作为无人机执行任务的关键环节，直接影响任务执行效率、飞行安全性和能源消耗。传统的无人机路径规划算法如 A * 算法、Dijkstra 算法等，在面对复杂环境（如存在动态障碍物、多目标约束、三维空间场景）时，往往存在路径搜索效率低、易陷入局部最优解、难以满足实时性要求等问题。

2023 年提出的五种新型智能优化算法 —— 蝴蝶优化算法（Sparrow Whale Optimization, SWO）、郊狼优化算法（Coyote Optimization Algorithm, COA）、领航者选择优化算法（Leader Selection Optimization, LSO）、灰犀牛优化算法（Grey Rhino Optimization, GRO）和蝗虫优化算法（Locust Optimization, LO），凭借其独特的搜索机制、较强的全局优化能力和良好的收敛性能，为解决复杂环境下的无人机路径规划问题提供了新的思路。深入研究这五种算法在无人机路径规划中的应用，对于提升无人机在复杂场景下的任务执行能力具有重要的理论价值和实际应用意义。

二、五种 2023 年最新算法核心原理

三、无人机路径规划问题建模

（一）问题描述

无人机路径规划的核心是在给定的环境中（包含静态障碍物、动态障碍物、禁飞区等），根据任务需求（如最短路径、最少能源消耗、最短时间），规划出一条从起点到终点的安全、高效路径。路径规划需满足以下约束条件：

1. 安全约束：路径需远离障碍物，确保无人机飞行安全，通常要求路径与障碍物的距离大于无人机安全半径。

1. 动力学约束：考虑无人机的最大飞行速度、最大转弯角度、最大爬升 / 下降高度等物理限制，路径需符合无人机的运动特性。

1. 任务约束：根据任务类型确定目标函数，如物流配送优先考虑最短时间，长距离侦察优先考虑最少能源消耗。

（二）环境建模

采用栅格法对无人机飞行环境进行建模，将三维空间（x,y,z）划分为若干大小相等的栅格单元，每个栅格单元标记为 “可通行”“障碍物”“禁飞区” 三种状态。通过传感器数据或地图信息，确定每个栅格的状态，构建环境矩阵。同时，为动态障碍物（如其他飞行器、移动车辆）设置运动预测模型，实时更新其所在栅格的状态，确保环境模型的时效性。

（二）郊狼优化算法（COA）应用策略

1. 解的编码与初始化

以无人机路径的节点序列作为郊狼个体的编码，每个郊狼个体对应一条路径。初始化时，根据起点和终点位置，随机生成多个郊狼家庭群体，每个家庭内的郊狼个体路径节点满足动力学约束。

2. 适应度函数设计

适应度函数采用目标函数 F，同时考虑动态障碍物的影响。若路径在飞行过程中可能与动态障碍物碰撞（通过动态障碍物运动预测模型判断），则增加适应度惩罚项，确保路径的动态安全性。

3. 算法迭代优化

• 家庭内部优化：每个家庭中，适应度值差的郊狼个体（劣势个体）向适应度值优的个体（优势个体）学习，调整路径节点，优化局部路径。

• 家庭间信息交换：随机选择不同家庭的郊狼个体进行路径节点交换，将优质路径片段融入其他家庭的路径中，实现全局路径优化。

• 家庭更新：每隔一定迭代次数，淘汰适应度值最差的家庭，重新生成新家庭，引入新的路径搜索方向，避免算法陷入局部最优。

4. 优势与适用场景

COA 算法通过家庭群体划分与信息交换，在保证全局搜索能力的同时，提升了局部路径的优化精度，适用于存在动态障碍物的场景，如城市道路中的无人机物流配送、多无人机协同作业等。

（三）领航者选择优化算法（LSO）应用策略

1. 解的编码与初始化

将无人机路径的坐标点序列作为 LSO 算法的个体编码，初始种群中随机生成多个路径个体，通过初步筛选，排除明显违反约束的路径（如穿越障碍物的路径），确保初始种群质量。

2. 适应度函数设计

适应度函数以目标函数 F 为基础，结合路径的平滑性指标（如相邻路径段的夹角方差），若路径转弯角度频繁变化，增加适应度惩罚项，提升无人机飞行的稳定性。

3. 算法迭代优化

• 领航者筛选：根据适应度值排序，选择前 5-10 个最优个体作为领航者，其余个体为追随者。领航者路径作为当前最优路径候选。

• 追随者跟随：追随者个体根据领航者的路径节点调整自身节点位置，同时引入正态分布扰动，避免追随者完全复制领航者路径，维持路径多样性。

• 领航者动态更新：每次迭代后，重新计算所有个体的适应度值，更新领航者集合，确保领航者始终为当前最优路径个体，引导群体向最优方向搜索。

4. 优势与适用场景

LSO 算法通过领航者引导与动态更新，收敛速度快，适用于对实时性要求较高的场景，如应急救援中的无人机快速路径规划、军事侦察中的无人机实时避障等。

五、挑战与未来展望

（一）面临的挑战

1. 多无人机协同路径规划难题

当前研究主要集中于单无人机路径规划，而多无人机协同作业时，需考虑无人机之间的避碰、任务分配、通信延迟等问题。五种算法在多无人机场景下，易出现路径冲突、资源分配不均等问题，难以实现全局协同优化。

2. 复杂动态环境适应性不足

虽然 COA、GRO 等算法能应对简单动态障碍物，但在极端动态环境（如突发障碍物、强气流干扰）下，算法的实时调整能力不足，易导致路径失效或碰撞风险增加。

3. 算法参数敏感性较高

五种算法的性能受参数影响较大（如 SWO 的步长因子

α

、LO 的惯性权重

ω

），不同场景下需手动调整参数，缺乏自适应参数调整机制，降低了算法的实用性和易用性。

4. 三维空间路径规划精度待提升

现有实验主要基于简化的三维栅格环境，而实际无人机飞行的三维空间更为复杂（如地形起伏、高度限制）。五种算法在复杂地形下的路径平滑性、高度优化精度不足，易出现路径起伏过大、能源消耗增加等问题。

（二）未来展望

1. 多无人机协同优化研究

结合多智能体强化学习技术，将五种算法扩展至多无人机场景。通过建立无人机之间的通信与协作机制，设计多目标协同适应度函数（包含避碰、任务效率、能源均衡），实现多无人机全局路径协同优化，提升群体作业效率。

2. 动态环境自适应改进

引入预测学习机制，如结合长短时记忆网络（LSTM）预测动态障碍物的运动轨迹，提前调整算法的搜索方向；设计自适应响应策略，根据环境动态变化程度实时调整算法参数（如步长、学习因子），提升算法对极端动态环境的适应性。

3. 自适应参数优化机制

基于贝叶斯优化、强化学习等方法，构建算法参数的自适应调整模型。通过学习不同场景下参数与性能的映射关系，自动生成最优参数组合，避免手动调参的繁琐，提高算法的实用性。

4. 三维复杂地形路径规划优化

结合数字高程模型（DEM）和三维地形数据，构建更真实的三维飞行环境。改进算法的路径平滑性约束，引入地形坡度、高度变化率等指标，优化三维路径的高度节点，减少路径起伏，降低能源消耗，提升无人机飞行的稳定性和安全性。

5. 算法融合与性能提升

将五种算法与其他智能算法（如深度强化学习、模糊逻辑）融合，形成混合优化算法。例如，将 LSO 的领航者机制与深度强化学习结合，提升算法的学习能力和环境适应性；将 GRO 的风险感知与模糊逻辑结合，增强对复杂风险的判断精度，进一步提升算法性能。

未来，随着无人机技术的不断发展和应用场景的日益复杂，五种 2023 年算法在无人机路径规划中的研究将更加深入，为无人机在复杂环境下的安全、高效作业提供更有力的技术支持。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张颖,姜文刚,陈一鸣,等.基于改进蜘蛛蜂算法的无人机三维路径规划[J].电子测量技术, 2024, 47(11):101-111.

[2] 刘科,周继强,郭小和.基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[J].中北大学学报：自然科学版, 2013, 34(4):7.DOI:10.3969/j.issn.1673-3193.2013.04.019.

[3] 罗诚.无人机路径规划算法研究[D].复旦大学,2010.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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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

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

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