13、多无人机路径规划与网络流量异常检测研究

多无人机路径规划与网络流量异常检测研究

多无人机路径规划

在多无人机路径规划中，为解决遗传算法搜索能力和收敛能力的矛盾，采用博弈论中的纳什均衡算法对遗传算法进行改进，以平衡无人机路径规划问题中的收敛和搜索能力。

实验设置

实验中，无人机从统一起点出发并到达同一终点，起点和终点坐标随机生成。其他实验参数如下表所示：
| 实验参数 | 值 |
| — | — |
| 种群数量 | 800 |
| 交叉概率范围 | [0.4, 0.99] |
| 变异概率范围 | [0.0001, 0.1] |
| 选择算子 | 2 |
| 最大迭代次数 | 8000 |

结果分析

从算法收敛时间、无人机飞行距离和飞行时间三个方面检验算法有效性，并与复杂障碍环境下的多无人机路径规划遗传算法在相同情况下进行对比。
- 第一种情况 ：通过对比遗传算法和改进算法的无人机飞行路线图，可看出改进算法性能更优。从15组实验的整体数据对比（如下表）可知，改进算法的收敛时间平均降低约27.8%，无人机飞行距离平均降低约26.2%，平均飞行时间平均降低约21%。
| No. | 收敛时间 (s) - GA | 收敛时间 (s) - IGA | 平均飞行距离 (m) - GA | 平均飞行距离 (m) - IGA | 平均飞行时间 (s) - GA | 平均飞行时间 (s) - IGA |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 1 | 165.47 | 114.93 | 312.06 | 210.87