【论文复现】基于人工蜂群算法的无人机协同路径规划附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-25 00:02:59 发布

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#算法 #无人机 #matlab

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🔥 内容介绍

一、复现背景与核心目标

在无人机集群任务（如灾害救援、区域监测、物资配送）中，协同路径规划是保障任务高效、安全执行的关键技术。人工蜂群（Artificial Bee Colony, ABC）算法因具有鲁棒性强、参数少、全局搜索能力突出等优势，成为解决无人机协同路径规划问题的热门方法 —— 其模拟蜜蜂采蜜过程中的 “雇佣蜂 - 观察蜂 - 侦察蜂” 分工机制，能在复杂约束（如障碍物规避、任务时序、能耗限制）下，为多无人机规划出冲突 - free、能耗最优的协同路径。

本次论文复现的核心目标是：完整还原目标论文中基于 ABC 算法的无人机协同路径规划模型、求解流程与实验验证过程，具体包括三大维度：

算法层面：复现 ABC 算法针对无人机协同路径规划的改进策略（如编码方式、适应度函数设计、约束处理机制）；

仿真层面：搭建与论文一致的实验环境（如地图场景、无人机参数、性能指标），复现路径规划结果；

验证层面：对比复现结果与论文结论的一致性，验证算法在 “路径长度、协同冲突率、收敛速度、能耗” 等指标上的有效性。

二、复现前期准备

基础工具安装：

安装 MATLAB（建议版本与论文一致，如 MATLAB 2021b），确保 “Optimization Toolbox”“UAV Toolbox” 已安装（用于无人机模型构建与路径优化）；

若论文涉及三维场景，需安装 “Mapping Toolbox” 生成地形数据（如数字高程模型 DEM）。

辅助文件准备：

地图数据：根据论文描述生成栅格地图（如 50×50 栅格，障碍物占比 20%），用矩阵表示（1 = 障碍物，0 = 可通行区域）；

无人机参数文件：定义无人机的最大速度（如 8m/s）、最大航程（如 500m）、最小转弯半径（如 5m）、安全距离（如 3m，避免机间碰撞）等，与论文参数完全一致；

算法代码框架：创建主程序（调用 ABC 算法与路径生成模块）、子函数（如适应度计算、邻域搜索、冲突检测），预留参数调整接口。

三、核心算法复现：基于 ABC 的无人机协同路径规划

（一）ABC 算法基本原理回顾

人工蜂群算法通过三类蜜蜂的协同搜索实现优化：

雇佣蜂：对应待优化问题的解（如一条无人机路径），在邻域内搜索新解并计算适应度；

观察蜂：在蜂巢内根据雇佣蜂的适应度选择优质解，进一步搜索优化；

侦察蜂：当某解多次搜索无改进时，随机生成新解替换，避免算法陷入局部最优。

论文复现的核心是将无人机协同路径规划问题转化为 ABC 算法可求解的优化问题，需重点复现 “解编码”“适应度函数”“协同约束处理” 三大模块。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 熊慧,葛邦鲁,刘近贞,等.用于多无人机协同路径规划的改进黏菌蜂群算法[J].浙江大学学报（工学版）, 2025(8).

[2] 刘广瑞,王庆海,姚冬艳.基于改进人工蜂群算法的多无人机协同任务规划[J].郑州大学学报：工学版, 2018, 39(3):5.DOI:10.13705/j.issn.1671-6833.2017.06.026.

[3] 杨彦祥,张翔引,李波,等.基于群体智能算法的无人机蜂群拓扑构型方法[J].电子科技大学学报, 2023, 52(2):203-208.DOI:10.12178/1001-0548.2022091.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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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

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

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🌈 通信方面

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🌈 信号处理方面

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