【无人机集群路径规划】基于红嘴蓝鹊优化器（RBMO）求解无人机集群路径规划研究附Matlab代码

原创于 2025-11-28 19:31:11 发布 · 169 阅读

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#无人机 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在当今科技飞速发展的时代，无人机集群技术凭借其协同作业能力强、任务覆盖范围广、容错性高等优势，已广泛应用于军事侦察、灾害救援、环境监测、物流配送等多个领域。而无人机集群路径规划作为该技术的核心环节，直接决定了集群任务执行的效率、安全性与能耗成本。

传统的无人机集群路径规划算法，如 A * 算法、Dijkstra 算法等，在面对复杂动态环境（如存在突发障碍物、通信干扰、任务目标动态变化等情况）时，往往存在搜索效率低、易陷入局部最优解、难以平衡多目标优化（如最短路径、最低能耗、最短时间）等问题。因此，寻求一种具有强全局搜索能力、快速收敛性和良好适应性的优化算法，成为无人机集群路径规划领域的重要研究方向。

红嘴蓝鹊优化器（Red - billed Blue Magpie Optimizer, RBMO）是一种基于红嘴蓝鹊群体觅食行为提出的新型元启发式优化算法。该算法模拟了红嘴蓝鹊在觅食过程中的探索、协作、信息共享等行为，具有参数设置少、全局搜索能力强、收敛速度快等优点。将 RBMO 应用于无人机集群路径规划问题，有望为解决传统算法的不足提供新的思路与方法，对提升无人机集群的作业性能和实际应用价值具有重要的理论意义与现实意义。

二、红嘴蓝鹊优化器（RBMO）原理

（一）算法灵感来源

红嘴蓝鹊是一种具有高度社会性的鸟类，在觅食过程中，群体内个体之间通过声音、动作等方式进行密切的信息交流与协作。它们会根据食物的分布情况，灵活调整觅食策略：部分个体负责在较大范围内探索新的食物源（全局搜索），部分个体则在已发现的食物源附近进行细致搜索（局部开发），同时还会通过信息共享引导群体向更优的食物源移动。RBMO 正是基于红嘴蓝鹊的这种群体觅食行为设计而成。

五、研究总结与展望

（一）研究总结

本研究将红嘴蓝鹊优化器（RBMO）引入无人机集群路径规划领域，通过深入分析 RBMO 的原理和无人机集群路径规划问题的特点，构建了基于 RBMO 的无人机集群路径规划模型，并设计了完整的算法流程。主要研究工作和成果如下：

系统阐述了 RBMO 的灵感来源和核心操作步骤，包括种群初始化、适应度函数计算、探索阶段、开发阶段、信息共享与种群更新等，明确了各步骤的数学模型和实现方法，为算法的应用奠定了理论基础。

针对无人机集群路径规划问题，进行了详细的问题描述，构建了包含飞行性能约束、避障约束、任务约束的约束条件体系，以及包含路径长度、能耗、时间、安全性的多目标优化体系，并采用网格法进行环境建模，明确了路径的表示方法。

设计了基于 RBMO 的无人机集群路径规划算法流程，重点解决了碰撞检测与避障修正、路径平滑处理、多无人机协同规划等关键技术问题，确保算法能够生成满足约束条件的最优路径方案。

通过在简单环境和复杂环境下的仿真实验，将基于 RBMO 的算法与 PSO、GA、GWO 算法进行对比分析，实验结果表明，RBMO 在各项评价指标上均具有明显优势，验证了该算法在无人机集群路径规划中的有效性和优越性。

（二）研究展望

尽管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些可进一步完善和拓展的方向：

动态环境下的路径规划优化：本研究主要针对静态环境（障碍物和目标点位置固定）进行路径规划，未来可进一步研究动态环境（如障碍物移动、临时禁飞区设置、目标点动态变化等）下的 RBMO 改进算法。通过引入环境动态感知机制和路径实时更新策略，使无人机集群能够根据环境变化快速调整飞行路径，提高算法的动态适应性。

多目标优化的 Pareto 最优解研究：本研究采用加权求和法将多目标优化转化为单目标优化，该方法依赖于权重系数的设置，可能无法全面反映多目标之间的权衡关系。未来可引入非支配排序思想，将 RBMO 与 NSGA - Ⅱ、MOEA/D 等多目标优化算法相结合，生成多目标 Pareto 最优解集合，为决策者提供更多样化的路径方案选择。

考虑通信约束的集群协同规划：在实际无人机集群作业中，无人机之间的通信存在距离限制和干扰问题，可能导致信息共享不及时，影响集群协同性能。未来可在路径规划模型中引入通信约束条件，通过优化无人机的飞行位置和路径，确保集群内无人机之间的有效通信，提高协同作业的可靠性。

算法的硬件实现与实际应用验证：本研究主要基于仿真实验验证算法性能，未来可进一步开展算法的硬件实现研究，将算法部署到实际的无人机集群系统中，通过户外飞行实验验证算法在真实环境中的性能和可行性，推动算法的实际应用落地。

混合优化算法的融合研究：RBMO 虽然具有较强的全局搜索能力，但在某些复杂场景下的局部开发精度仍有提升空间。未来可考虑将 RBMO 与局部搜索能力较强的算法（如模拟退火算法、禁忌搜索算法）相结合，构建混合优化算法，进一步提高算法的优化精度和收敛速度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 马凡烁,于惠钧,李嘉轩,等.基于改进红嘴蓝鹊优化算法的光储配电网无功优化方法[J].湖南电力, 2025, 45(3):95-102.DOI:10.3969/j.issn.1008-0198.2025.03.014.

[2] 丁伟,赵飞龙.基于RBMO优化SVMD-CNN-BILSTM的滚动轴承故障诊断[J].黑龙江工业学院学报(综合版), 2025, 25(1):99-106.

[3] 徐海涛,鲜青桂,陈东宁,等.基于RBMO-XGboost的滚动轴承故障诊断研究[J].中国机械, 2024(31).

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🌈 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

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