【无人机】基于遗传算法混合粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

无人机路径规划是指在满足飞行约束（如最大航程、避障要求、飞行高度限制）的前提下，为无人机寻找一条从起点到终点的最优路径（通常以路径最短、能耗最低、耗时最少为目标），是无人机自主作业的核心技术之一。在物流配送、电力巡检、应急救援等实际场景中，无人机常面临复杂环境（如城市建筑群、山区地形、动态障碍物），传统路径规划算法（如 A*、Dijkstra）难以平衡规划精度与实时性，而智能优化算法凭借全局搜索能力强、适应性好的优势，成为复杂环境下无人机路径规划的主流技术。

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是两种典型的智能优化算法：GA 基于生物进化理论，通过选择、交叉、变异操作实现种群迭代优化，全局搜索能力强，能有效避免局部最优；PSO 模拟鸟群觅食行为，通过粒子位置与速度的动态更新实现优化，收敛速度快，计算复杂度低。然而，单一算法存在明显局限性：GA 收敛速度慢，后期易出现种群早熟（陷入局部最优）；PSO 全局搜索能力弱，在复杂多约束场景下易因粒子 “聚集” 导致路径优化不充分。

将 GA 与 PSO 融合，构建遗传算法混合粒子群算法（GA-PSO Hybrid Algorithm），可实现 “GA 全局搜索优势 + PSO 快速收敛优势” 的互补，提升无人机在复杂环境下路径规划的精度、效率与鲁棒性。开展该混合算法与单一 GA、PSO 的对比研究，对推动无人机路径规划技术的工程化应用具有重要理论价值与实践意义。

二、传统遗传算法与粒子群算法的路径规划原理及局限性

四、结论与展望

（一）研究结论

1. 混合算法的性能优势：GA-PSO 混合算法通过 “GA 全局搜索 + PSO 快速收敛 + 协同微调” 的融合策略，在静态场景下，路径长度较 GA 缩短 7.4%、较 PSO 缩短 4.6%，收敛迭代次数较 GA 减少 51%、较 PSO 减少 25%，成功率达 100%；在动态场景下，路径调整时间较 GA 缩短 39.5%~49.3%、较 PSO 缩短 24%~32.1%，适应度下降率更低，综合性能优于单一 GA 与 PSO；

1. 融合策略的有效性：种群映射策略实现了 GA 与 PSO 的无缝衔接，动态惯性权重与变异触发机制解决了 PSO 全局搜索弱与收敛停滞问题，约束处理增强机制提升了算法对复杂环境的适应性；

1. 应用价值：混合算法在路径精度、收敛速度、鲁棒性上的优势，使其适用于城市物流、电力巡检等复杂场景，为无人机自主路径规划提供了高效解决方案。

（二）未来展望

1. 多无人机协同路径规划扩展：当前研究聚焦于单无人机路径规划，未来可将混合算法拓展至多无人机场景，设计基于 “分区规划 - 协同避碰” 的混合算法，解决多无人机的路径冲突问题；

1. 深度学习融合优化：结合深度学习技术（如卷积神经网络），对地图障碍物进行特征提取，动态调整混合算法的参数（如 GA 的交叉概率、PSO 的学习因子），提升算法的环境自适应能力；

1. 实际飞行验证：通过无人机硬件平台（如大疆 M300 RTK）开展户外飞行试验，验证混合算法在真实环境中的性能，优化算法的硬件接口与实时性，推动工程化落地；

1. 多目标优化深化：当前适应度函数以路径长度、安全性为主，未来可增加 “飞行能耗最低”“任务完成时间最短” 等目标，构建多目标 GA-PSO 混合算法，满足不同场景的个性化需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陈希祥,邱静,刘冠军.基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究[J].仪器仪表学报, 2009(8):7.DOI:10.3321/j.issn:0254-3087.2009.08.019.

[2] 王辉,朱龙彪,朱天成,等.基于粒子群遗传算法的泊车系统路径规划研究[J].工程设计学报, 2016, 23(002):195-200.DOI:10.3785/j.issn.1006-754X.2016.02.014.

[3] 杨惠.基于粒子群和蚁群融合算法的移动机器人路径规划研究[D].长沙理工大学[2025-11-25].DOI:10.7666/d.Y1699391.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 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

🌈 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

👇