多无人机目标搜索与围捕

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本文探讨了基于MATLAB的多无人机系统在目标搜索与围捕任务中的应用,包括使用粒子群优化算法进行搜索,以及围捕策略。实验结果表明,该技术能有效提高搜索效率和围捕成功率,为无人机技术在军事侦察、灾难救援等领域提供了实用方案。

多无人机目标搜索与围捕

无人机技术的快速发展已经使得多无人机系统成为现实。这种系统在许多领域中都发挥着重要的作用,如军事侦察、灾难救援和环境监测等。本文将介绍基于MATLAB的多无人机目标搜索与围捕技术,并提供相应的源代码。

一、引言
在目标搜索与围捕任务中,多无人机系统能够协同工作,提高搜索效率和目标围捕成功率。多无人机系统具有较强的适应性和灵活性,可以应对复杂的环境和任务需求。

二、多无人机目标搜索算法
多无人机目标搜索算法是实现有效搜索的关键。以下是一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)的搜索算法示例:

% 参数设定
N = 10;            % 群体中无人机数量
MaxIt = 100;       % 最大迭代次数
c1 = 
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