【SCI区】基于多策略改进的蜣螂算法MSDBO复杂山地危险模型无人机路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本论文针对复杂山地环境下无人机路径规划面临的高危险性与强复杂性问题，提出一种基于多策略改进的蜣螂算法（MSDBO）。通过引入自适应惯性权重调整策略、精英反向学习策略和动态邻域搜索策略，增强算法的全局搜索能力与局部寻优效率，有效解决传统蜣螂算法易陷入局部最优的缺陷。在构建复杂山地危险模型的基础上，利用 MSDBO 算法进行无人机路径规划，并通过仿真实验与对比分析，验证了该算法在路径长度、收敛速度和成功率等指标上的优越性，为复杂山地环境中无人机的安全高效飞行提供了新的技术方案。

关键词

多策略改进；蜣螂算法；复杂山地；危险模型；无人机路径规划

一、引言

随着无人机技术的飞速发展，其在环境监测、灾害救援、物资投递等领域的应用愈发广泛。然而，在复杂山地环境中执行任务时，无人机常面临地形起伏剧烈、气象条件多变、障碍物分布复杂等挑战，这对无人机路径规划算法提出了更高要求。合理的路径规划能够帮助无人机避开危险区域，减少飞行能耗，提高任务执行的成功率与安全性 。

蜣螂算法（DBO）作为一种新兴的元启发式优化算法，因其模拟蜣螂滚动粪球等行为的独特机制，在路径规划等领域展现出一定潜力。但传统 DBO 算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，难以满足复杂山地危险环境下无人机路径规划的需求。因此，通过多策略改进蜣螂算法，提升其优化性能，对实现无人机在复杂山地环境中的高效路径规划具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、相关研究与蜣螂算法原理

（一）无人机路径规划研究现状

目前，无人机路径规划方法主要包括传统方法和智能优化算法。传统方法如 A * 算法、Dijkstra 算法等，虽然原理简单、易于实现，但在处理大规模、复杂环境时计算复杂度高，实时性较差。智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等，凭借其强大的全局搜索能力和对复杂问题的适应性，在无人机路径规划中得到广泛应用。然而，这些算法也存在各自的局限性，如遗传算法易出现早熟收敛，粒子群优化算法易陷入局部最优 。近年来，一些新兴的智能算法，如蜣螂算法、灰狼优化算法等，为无人机路径规划研究提供了新方向，但仍需进一步改进以适应复杂环境。

（二）蜣螂算法（DBO）原理

蜣螂算法模拟蜣螂在自然界中滚动粪球寻找合适掩埋位置的行为。算法中，蜣螂个体对应优化问题的解，粪球的位置代表目标函数值。蜣螂通过与周围邻居个体的信息交流和自身运动，不断调整位置，以寻找最优解。算法主要包括蜣螂个体的初始化、位置更新和全局最优解的更新等步骤。在位置更新过程中，蜣螂根据自身速度和方向，结合邻居个体的信息，进行位置移动 。然而，传统 DBO 算法在迭代后期，个体之间的信息交流不足，导致算法容易陷入局部最优，限制了其在复杂问题求解中的应用。

四、复杂山地危险模型构建与路径规划

（一）复杂山地危险模型构建

考虑复杂山地环境的地形特征、气象条件和障碍物分布，构建危险模型。利用数字高程模型（DEM）数据描述山地地形起伏，通过设置不同的高度阈值和坡度阈值划分危险区域。同时，引入气象风险因子，如强风、暴雨等对无人机飞行的影响，量化气象条件的危险性。此外，将山地中的建筑物、树木等障碍物进行建模，综合地形、气象和障碍物因素，构建多维度的复杂山地危险模型，为路径规划提供准确的环境信息 。

（二）基于 MSDBO 的无人机路径规划

将无人机路径规划问题转化为优化问题，以路径长度最短、危险程度最低为目标函数。路径采用编码方式表示，如采用节点序列编码，每个节点对应山地环境中的一个位置坐标。利用 MSDBO 算法在复杂山地危险模型中搜索最优路径，算法的输出结果即为无人机在该环境下的最优飞行路径 。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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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

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🌈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

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