【无人机三维路径规划】基于鲸鱼算法实现无人机航迹规划附matlab代码

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⛄ 内容介绍

无人机三维路径规划是一个比较复杂的全局优化问题,其目标是在考虑威胁和约束的条件下,获得最优或接近最优的飞行路径.为了解决三维复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出一种基于鲸鱼优化算法的无人机三维航迹规划方法.模拟真实的地理环境,建立三维地形模型和禁飞区模型,构造合理的评价函数.

⛄ 部分代码

%_________________________________________________________________________%

% 鲸鱼优化算法             %

%_________________________________________________________________________%

% The Whale Optimization Algorithm

function [Leader_pos,Leader_score,Convergence_curve]=WOA(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)

% initialize position vector and score for the leader 

Leader_pos=zeros(1,dim);

Leader_score=inf; %change this to -inf for maximization problems

%Initialize the positions of search agents

Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);

Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);

t=0;% Loop counter

% Main loop

while t<Max_iter

    for i=1:size(Positions,1)

        

        % Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search space

        Flag4ub=Positions(i,:)>ub;

        Flag4lb=Positions(i,:)<lb;

        Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;

        

        % Calculate objective function for each search agent

        fitness=fobj(Positions(i,:));

        

        % Update the leader

        if fitness<Leader_score % Change this to > for maximization problem

            Leader_score=fitness; % Update alpha

            Leader_pos=Positions(i,:);

        end

        

    end

    

    a=2-t*((2)/Max_iter); % a decreases linearly fron 2 to 0 in Eq. (2.3)

    

    % a2 linearly dicreases from -1 to -2 to calculate t in Eq. (3.12)

    a2=-1+t*((-1)/Max_iter);

    

    % Update the Position of search agents 

    for i=1:size(Positions,1)

        r1=rand(); % r1 is a random number in [0,1]

        r2=rand(); % r2 is a random number in [0,1]

        

        A=2*a*r1-a;  % Eq. (2.3) in the paper

        C=2*r2;      % Eq. (2.4) in the paper

        

        

        b=1;               %  parameters in Eq. (2.5)

        l=(a2-1)*rand+1;   %  parameters in Eq. (2.5)

        

        p = rand();        % p in Eq. (2.6)

        

        for j=1:size(Positions,2)

            

            if p<0.5   

                if abs(A)>=1

                    rand_leader_index = floor(SearchAgents_no*rand()+1);

                    X_rand = Positions(rand_leader_index, :);

                    D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.7)

                    Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand;      % Eq. (2.8)

                    

                elseif abs(A)<1

                    D_Leader=abs(C*Leader_pos(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.1)

                    Positions(i,j)=Leader_pos(j)-A*D_Leader;      % Eq. (2.2)

                end

                

            elseif p>=0.5

              

                distance2Leader=abs(Leader_pos(j)-Positions(i,j));

                % Eq. (2.5)

                Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Leader_pos(j);

                

            end

            

        end

    end

    t=t+1;

    Convergence_curve(t)=Leader_score;

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 石刻. 基于改进鲸鱼算法的无人机航迹规划研究[D]. 哈尔滨工业大学.

[2] 郭启程杜晓玉张延宇周毅. 基于改进鲸鱼算法的无人机三维路径规划[J]. 计算机科学, 2021, 48(12):304-311.

[3] 舒聪. 面向无人机航迹规划的改进麻雀搜索算法及应用.

[4] 刘贵云, 王子维, 梁忠伟,等. 一种基于鲸鱼优化算法的多无人机路径规划方法:.

⛳️ 完整代码

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