【无人机设计与控制】非支配排序的鲸鱼优化算法NSWOA与多目标螳螂搜索算法MOMSA求解无人机三维路径Matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要: 无人机三维路径规划问题是一个复杂的多目标优化问题，涉及航程最小化、飞行时间最小化以及避障等多个相互冲突的目标。本文研究了两种元启发式算法——基于非支配排序的鲸鱼优化算法 (NSWOA) 和多目标螳螂搜索算法 (MOMSA) 用于解决无人机三维路径规划问题。通过将这两种算法应用于一个具有复杂地形和障碍物的仿真环境中，并进行对比分析，评估了其在求解无人机三维路径规划问题上的有效性和效率。结果表明，两种算法都能有效地找到帕累托最优解集，但在收敛速度和解集多样性方面存在差异，为无人机路径规划算法的选择提供了理论依据和实践参考。

关键词: 无人机；三维路径规划；多目标优化；非支配排序鲸鱼优化算法 (NSWOA)；多目标螳螂搜索算法 (MOMSA)；帕累托最优解

1. 引言

随着无人机技术的快速发展，无人机在各个领域的应用日益广泛，例如军事侦察、灾害救援、环境监测以及快递运输等。在这些应用中，高效安全的路径规划是至关重要的。传统的二维路径规划难以满足复杂三维环境下的需求，因此三维路径规划成为当前研究的热点。无人机三维路径规划问题是一个典型的多目标优化问题，需要同时考虑多个相互冲突的目标，例如：最小化飞行距离、最小化飞行时间、最大化飞行安全性（避障）等。

传统的单目标优化算法难以有效地解决多目标优化问题。而多目标优化算法旨在找到一组帕累托最优解，每个解在某些目标上优于其他解，而在其他目标上则劣于其他解。本文将研究两种新兴的多目标优化算法——NSWOA 和 MOMSA，并将其应用于无人机三维路径规划问题，并进行对比分析。

2. 算法介绍

2.1 非支配排序的鲸鱼优化算法 (NSWOA)

鲸鱼优化算法 (WOA) 是一种基于鲸鱼捕食行为的元启发式算法，具有简单易实现、收敛速度快的优点。然而，原始的 WOA 算法是单目标优化算法，难以直接应用于多目标优化问题。为了解决这个问题，本文将非支配排序策略融入 WOA 算法中，形成非支配排序的鲸鱼优化算法 (NSWOA)。NSWOA 算法首先根据帕累托支配关系对种群进行非支配排序，然后根据个体在非支配层级和拥挤距离进行选择，从而保证算法能够有效地找到多样化的帕累托最优解集。

2.2 多目标螳螂搜索算法 (MOMSA)

多目标螳螂搜索算法 (MOMSA) 是一种模拟螳螂捕食行为的多目标优化算法。螳螂具有优秀的捕猎策略，能够有效地搜索和捕获猎物。MOMSA 算法模拟了螳螂的攻击、防御和移动策略，并结合了帕累托支配和拥挤距离等策略，从而能够有效地搜索帕累托最优解集。与 NSWOA 相比，MOMSA 算法在探索和开发方面具有不同的平衡策略。

3. 无人机三维路径规划模型

本文建立了一个基于三维空间的无人机路径规划模型。该模型考虑了以下因素：

• 起始点和目标点: 定义无人机的起始位置和目标位置。

• 障碍物: 模型中包含了各种形状和大小的障碍物，例如建筑物、山峰等。

• 飞行距离: 路径的总长度。

• 飞行时间: 完成路径所需的时间。

• 安全性: 路径与障碍物的最小安全距离。

4. 仿真实验与结果分析

本文在 MATLAB 平台上进行了仿真实验，比较了 NSWOA 和 MOMSA 算法在解决无人机三维路径规划问题上的性能。实验采用了一个具有复杂地形和障碍物的仿真环境，并设置了不同的参数进行测试。

实验结果表明，NSWOA 和 MOMSA 算法都能有效地找到帕累托最优解集。通过对帕累托前沿的分析，可以看出 NSWOA 算法在收敛速度方面略优于 MOMSA 算法，而 MOMSA 算法则在解集多样性方面表现更好。具体来说，NSWOA 算法能够更快地收敛到帕累托前沿，但其找到的解集相对较为集中；MOMSA 算法的收敛速度略慢，但其找到的解集更加分散，覆盖了帕累托前沿的更大范围。

5. 结论与未来工作

本文研究了 NSWOA 和 MOMSA 算法在无人机三维路径规划问题中的应用，并通过仿真实验进行了对比分析。结果表明，这两种算法都能有效地解决该问题，并找到了高质量的帕累托最优解集。NSWOA 算法在收敛速度方面具有优势，而 MOMSA 算法在解集多样性方面表现更好。未来的研究工作可以集中在以下几个方面：

• 研究更有效的混合算法，结合 NSWOA 和 MOMSA 算法的优点，以提高算法的性能。

• 考虑更复杂的因素，例如风速、能耗等，构建更加真实的无人机三维路径规划模型。

• 将算法应用于实际场景，验证其有效性和实用性。

⛳️ 运行结果

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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

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

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🌈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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