【创新未发表】基于混沌博弈优化算法CGO实现复杂山地危险模型无人机路径规划问题求解Matlab实现

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🔥 内容介绍

本研究针对复杂山地环境下无人机路径规划难题，引入混沌博弈优化算法（CGO）。通过构建融合地形起伏、气象灾害、电磁干扰等因素的复杂山地危险模型，结合 CGO 算法的混沌随机性与博弈竞争机制，设计适配的路径规划策略。经仿真实验验证，该方法在规划路径的安全性、时效性及避障成功率上表现优异，为无人机在复杂山地环境中的安全高效飞行提供了创新解决方案。

关键词

混沌博弈优化算法；复杂山地；危险模型；无人机；路径规划

一、引言

无人机凭借其灵活高效的特点，在地形测绘、物资投递、应急救援等领域广泛应用。然而，复杂山地环境因地形复杂、气象多变、电磁环境恶劣等因素，对无人机路径规划提出了严峻挑战 。传统路径规划算法，如 A * 算法、Dijkstra 算法等，在处理大规模复杂搜索空间时，存在计算效率低、易陷入局部最优等问题；智能优化算法如遗传算法、粒子群算法虽有一定改进，但在复杂山地危险环境下的适应性仍不足 。

混沌博弈优化算法（CGO）融合混沌系统的遍历随机性与博弈论的竞争协作机制，在全局搜索与局部寻优方面展现出独特优势 。将其应用于复杂山地危险模型下的无人机路径规划，有望突破现有技术瓶颈，实现无人机在复杂环境中的安全、高效路径规划。本研究旨在探索 CGO 算法在该领域的应用，为无人机路径规划技术提供新的理论与实践支持。

二、混沌博弈优化算法（CGO）原理

2.1 混沌系统特性

混沌系统是一种确定性非线性动力系统，具有对初始条件敏感、遍历性、随机性等特性 。在 CGO 算法中，利用混沌映射（如 Logistic 映射：

xn+1=μxn(1−xn)

，其中

μ

为控制参数，当

μ=4

时系统进入混沌状态）生成混沌序列。该序列在一定范围内能够不重复地遍历所有状态，可用于算法初始化阶段，生成具有良好多样性的初始解，避免算法陷入局部最优，为全局搜索奠定基础。

2.2 博弈竞争机制

CGO 算法模拟自然界中的博弈竞争过程，将种群中的个体视为博弈参与者 。在每次迭代中，个体之间通过竞争与协作更新自身状态。竞争过程基于博弈论中的支付矩阵，个体根据与其他个体的博弈结果，计算自身的收益，收益高的个体在进化过程中具有更大的优势；协作过程则体现在个体之间信息的共享与传递，通过学习优秀个体的特征，提升自身的性能。通过不断的竞争与协作，引导种群向最优解方向进化。

2.3 算法流程

1. 初始化：利用混沌映射生成初始种群，每个个体代表无人机的一条潜在路径。

1. 博弈竞争：计算个体之间的博弈支付矩阵，确定每个个体的收益，根据收益对个体进行排序。

1. 状态更新：依据博弈结果，采用竞争与协作策略更新个体状态，包括位置和速度等参数。

1. 判断终止条件：若达到最大迭代次数或满足收敛条件，则停止迭代，输出最优个体作为无人机的规划路径；否则返回步骤 2 继续迭代。

三、复杂山地危险模型构建

3.1 地形因素建模

复杂山地地形起伏多变，高程差异大，对无人机飞行构成直接威胁 。通过数字高程模型（DEM）获取山地地形数据，将山地环境划分为栅格地图，每个栅格对应一个地形单元，记录其高程信息。同时，设定无人机的飞行高度限制，结合地形高程，计算每个栅格的地形威胁值。例如，距离无人机飞行高度越近的地形，威胁值越高；陡峭的地形区域，威胁值也相应增加。

3.2 气象灾害因素建模

山地气象条件复杂，暴雨、大风、浓雾等气象灾害频发，严重影响无人机飞行安全 。建立气象灾害数据库，收集山地不同区域、不同季节的气象灾害历史数据。根据气象灾害的类型、强度、发生概率等因素，为每个栅格赋予气象灾害威胁值 。例如，暴雨发生概率高且强度大的区域，气象灾害威胁值高；大风区域对无人机飞行姿态影响大，也给予较高的威胁值。

3.3 电磁干扰因素建模

现代山地环境中，通信基站、雷达等设备产生的电磁干扰，可能导致无人机通信中断、导航失灵 。通过电磁环境监测设备或电磁仿真软件，获取山地电磁干扰强度分布数据。将电磁干扰强度与无人机抗干扰能力相结合，计算每个栅格的电磁干扰威胁值。电磁干扰强度越大，且无人机在该区域抗干扰能力越弱，则该栅格的电磁干扰威胁值越高。

3.4 综合危险评估

将地形、气象灾害、电磁干扰等因素的威胁值进行加权融合，构建综合危险评估模型，得到每个栅格的综合危险值 。综合危险值反映了该栅格对无人机飞行的危险程度，为路径规划提供全面的环境信息。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李敏健.基于BIM的"无人机+RTK"在复杂山地项目施工技术应用[J].广州建筑, 2023, 51(3):33-36.

[2] 王海立,王永生,武威威,等.高原双复杂山地近地表建模技术研究[J].科技创新与应用, 2022, 12(33):60-62.DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2022.33.015.

[3] 姚红云,林杰,谈进辉.基于复杂网络理论的山地城市交通网络模型可靠度研究[C]//中国系统工程学会学术年会.2014.

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