【无人机三维路径规划】多目标螳螂搜索算法MOMSA与非支配排序的鲸鱼优化算法NSWOA求解无人机三维路径规划研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与算法适配性分析

在无人机三维路径规划领域，随着应用场景（如城市物流、应急救援、电力巡检）的复杂化，单一目标（如路径最短）的规划方案已无法满足实际需求，需同时兼顾 “路径长度最短、能耗最低、安全性最高、飞行时间最短” 等多目标优化需求。传统多目标优化算法（如 NSGA-II、MOPSO）虽在二维场景中表现较好，但在三维复杂环境（如山区、城市高楼群）中，存在收敛速度慢、解的多样性不足、难以平衡多目标冲突等问题。

多目标螳螂搜索算法（MOMSA）源于对螳螂捕食行为的仿生模拟，其核心优势在于通过 “突袭机制” 和 “动态搜索步长” 实现高效全局搜索，能快速跳出局部最优；非支配排序鲸鱼优化算法（NSWOA）则结合了鲸鱼优化算法（WOA）的 “包围捕食”“气泡网攻击” 特性与非支配排序策略，在处理多目标约束问题时，具备解的分布均匀性好、局部搜索精度高的特点。两种算法的核心特性与无人机三维路径规划需求高度适配：

• MOMSA 的适配性：无人机三维路径规划中，复杂障碍物（如高楼、山脉）易形成 “局部最优陷阱”，MOMSA 的突袭机制可通过随机调整搜索方向，快速跨越障碍区域，减少无效搜索；动态搜索步长能根据三维空间的障碍物密度，自适应调整路径点生成间隔，在空旷区域增大步长提升效率，在密集障碍区域减小步长保证安全。

• NSWOA 的适配性：三维路径规划的多目标冲突（如 “路径最短” 与 “安全性最高”）需算法生成均匀分布的 Pareto 最优解集，NSWOA 的非支配排序策略可精准筛选非支配解，结合鲸鱼优化算法的包围捕食机制，能对优质解区域进行精细化搜索，提升解的质量与多样性。

二、无人机三维路径规划多目标模型构建

四、算法应用场景与优化方向

（一）场景适配建议

1. NSWOA 适配场景：

• 城市物流配送：需在高楼群中规划低能耗、高安全的路径，NSWOA 的精细局部搜索能生成均匀的 Pareto 解集，供调度人员根据实时需求（如配送时效、电池电量）选择最优路径；

• 电力巡检：需避开输电塔、山脉等障碍，同时保证巡检覆盖度，NSWOA 的解多样性可提供多条备选路径，应对突发天气（如大风）导致的路径调整需求。

1. MOMSA 适配场景：

• 应急救援：需快速规划路径，MOMSA 的突袭机制能快速跳出障碍陷阱，短时间内生成满足时间与安全需求的路径；

• 山区搜救：地形复杂且障碍密集，MOMSA 的动态搜索步长能自适应调整搜索效率，在保证安全的同时缩短规划时间。

（二）后续优化方向

1. 动态障碍物实时处理：当前算法主要针对静态环境，后续可引入 “卡尔曼滤波预测”，结合无人机搭载的视觉传感器，实时预测动态障碍物（如鸟类、其他无人机）的运动轨迹，在算法迭代中动态更新环境模型，提升动态适应性；

1. 多无人机协同扩展：将两种算法扩展为多无人机协同路径规划，加入 “多机冲突检测” 机制（如基于距离的避碰规则），通过分布式计算实现多机 Pareto 最优解的同步生成，提升协同效率；

1. 能耗模型精细化：当前能耗模型未考虑不同高度的气压、温度对能耗的影响，后续可结合气象数据，建立 “高度 - 气象 - 能耗” 三维映射模型，进一步提高能耗计算精度，使路径规划更贴合无人机实际续航；

1. 硬件部署优化：针对小型无人机算力有限的问题，对算法进行轻量化改进（如简化非支配排序层级、降低种群规模），并通过 FPGA 加速实现，减少硬件部署的耗时，提升实时性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 孙义港,尹红彬,李国昊,等.基于非支配排序鲸鱼优化算法的车用传动系统优化设计[J].机电工程, 2025, 42(4):647-657.

[2] 孙义港,尹红彬,李国昊,et al.基于非支配排序鲸鱼优化算法的车用传动系统优化设计[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2025, 42(4).DOI:10.3969/j.issn.1001-4551.2025.04.005.

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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

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🌈图像处理方面

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