✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知，求助可私信。
🔥 内容介绍
摘要: 无人机(UAV)协同搜索在军事侦察、环境监测、灾害救援等领域具有广泛应用前景。本文针对同构和异构无人机协同搜索问题，提出了一种基于遗传算法的优化策略。该策略通过设计合适的染色体编码方式，构建适应度函数，并利用遗传算法的进化机制，高效地搜索最优或近优的无人机路径规划方案，从而实现无人机协同搜索任务的高效完成。本文详细阐述了算法的设计思路、关键步骤以及性能评估方法，并通过仿真实验验证了算法的有效性和可行性。
关键词: 无人机协同搜索；遗传算法；同构无人机；异构无人机；路径规划
1 引言
随着无人机技术的快速发展和应用场景的日益拓展，无人机协同搜索技术受到了广泛关注。相比于单机搜索，无人机协同搜索可以显著提高搜索效率、覆盖范围以及任务可靠性。然而，由于无人机种类、性能差异以及任务复杂性等因素的影响，实现高效的无人机协同搜索具有相当大的挑战性。特别是，同构无人机（具有相同性能指标的无人机）和异构无人机（具有不同性能指标的无人机）协同搜索策略的设计，需要考虑不同类型的无人机之间的互补性和协同性，以最大限度地发挥整体效能。
传统的路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法等，在处理简单的无人机搜索问题时表现良好，但面对多无人机协同搜索，特别是异构无人机协同搜索时，计算复杂度急剧增加，难以找到全局最优解。因此，需要寻求一种能够有效处理复杂约束条件，并具备全局搜索能力的优化算法。遗传算法(Genetic Algorithm, GA)作为一种全局优化算法，具有鲁棒性强、并行性好等优点，非常适合解决复杂的无人机协同搜索路径规划问题。
本文提出了一种基于遗传算法的同构异构无人机协同搜索策略。该策略充分考虑了不同类型无人机的性能差异，并通过精心设计的适应度函数和遗传算子，有效地引导算法搜索最优或近优的无人机路径规划方案。仿真实验结果验证了该算法在搜索效率和覆盖范围方面的优越性。
2 问题描述与建模
设有N架无人机，其中一部分为同构无人机，一部分为异构无人机。每架无人机具有不同的性能参数，如最大飞行速度、续航时间、传感器探测范围等。搜索区域为一个二维平面，其中包含若干个目标点需要搜索。目标是规划每架无人机的飞行路径，使得所有目标点都被至少一架无人机搜索到，并且总飞行时间或总能耗最小。
为了方便建模，我们将问题抽象为一个图论问题。搜索区域被离散化为一个图G=(V,E)，其中V表示图的顶点集合，代表搜索区域中的离散点；E表示图的边集合，代表顶点之间的连接关系。每架无人机的路径可以表示为一个顶点序列。
3 基于遗传算法的协同搜索策略
3.1 染色体编码
本文采用实数编码方式表示每架无人机的飞行路径。每条染色体由多个基因组成，每个基因代表一个无人机在某时刻访问的顶点。为了方便处理异构无人机，我们可以根据不同无人机的性能参数，调整基因的长度和表达方式。例如，对于续航时间较短的无人机，其染色体长度可以较短；而对于探测范围较大的无人机，其基因可以代表更大的区域范围。
3.2 适应度函数
适应度函数用于评价每条染色体的优劣，引导遗传算法向最优解方向进化。本文设计的适应度函数考虑了以下因素：
-
目标覆盖率: 所有目标点都被覆盖的程度。
-
总飞行距离: 所有无人机总飞行距离之和。
-
能耗: 所有无人机的总能耗。
-
任务完成时间: 所有无人机完成任务所需的时间。
适应度函数可以表示为：
F = w1 * 目标覆盖率 + w2 * (1/总飞行距离) + w3 * (1/能耗) + w4 * (1/任务完成时间)
其中，w1, w2, w3, w4 为权重系数，根据实际需求进行调整。
3.3 遗传操作
本文采用标准的遗传算法操作，包括：
-
选择: 采用轮盘赌选择法选择优秀的染色体。
-
交叉: 采用算术交叉或均匀交叉等方法，在父代染色体之间进行基因交换。
-
变异: 采用高斯变异或均匀变异等方法，对染色体进行随机扰动。
为了提高算法的收敛速度和寻优能力，可以根据实际情况调整选择概率、交叉概率和变异概率。
4 仿真实验与结果分析
为了验证所提出算法的有效性，我们进行了仿真实验。实验中，我们模拟了不同数量、不同类型的无人机在不同大小的搜索区域中进行协同搜索。实验结果表明，与传统的路径规划算法相比，基于遗传算法的协同搜索策略能够有效地提高搜索效率和覆盖范围，特别是对于异构无人机协同搜索问题，其优势更加明显。
5 结论与未来工作
本文提出了一种基于遗传算法的同构异构无人机协同搜索策略，该策略通过合理的染色体编码、适应度函数设计以及遗传操作，实现了对无人机协同搜索路径的有效优化。仿真实验结果验证了该算法的有效性和可行性。
未来工作将集中在以下几个方面：
-
进一步改进适应度函数，使其能够更好地适应不同类型的搜索任务和环境。
-
探索更有效的遗传操作策略，提高算法的收敛速度和寻优能力。
-
考虑实际环境中的约束条件，例如障碍物、风速等因素。
-
将算法应用于实际的无人机协同搜索任务中，进行更全面的性能评估。
本文的研究成果为无人机协同搜索技术的发展提供了一种新的思路和方法，具有重要的理论意义和实际应用价值。 随着无人机技术的不断发展和应用场景的不断拓展，基于遗传算法的无人机协同搜索技术必将发挥越来越重要的作用。
📣 部分代码
% Grid detection radius outside the grid where the UAV is located
grid_size_standard=4; % Reference grid size
search_grid=floor(search_grid*...
grid_size_standard/uav.map_grid_size);
map_grid=size(uav.proba); % Obtain the number of grids in the x and y directions
uav_grid=[uav.xg,uav.yg]; % Obtain the UAV position in grid coordinate
% Calculate the minimum x-position of the FOV in
% grid coordinate and determine if it exceeds the map boundary
if uav_grid(1)-search_grid<1
cover_x_min=1;
else
cover_x_min=uav_grid(1)-search_grid;
end
% Calculate the maximum x-position of the FOV in
% grid coordinate and determine if it exceeds the map boundary
if uav_grid(1)+search_grid>map_grid(1)
cover_x_max=map_grid(1);
else
cover_x_max=uav_grid(1)+search_grid;
end
% Calculate the minimum y-position of the FOV in
% grid coordinate and determine if it exceeds the map boundary
if uav_grid(2)-search_grid<1
cover_y_min=1;
else
cover_y_min=uav_grid(2)-search_grid;
end
% Calculate the maximum y-position of the FOV in
% grid coordinate and determine if it exceeds the map boundary
if uav_grid(2)+search_grid>map_grid(2)
cover_y_max=map_grid(2);
else
cover_y_max=uav_grid(2)+search_grid;
end
index=1;
cover_num=(cover_x_max-cover_x_min+1)*... % Calculate the number of covered grids
(cover_y_max-cover_y_min+1);
if cover_num<=0||...
((cover_x_max-cover_x_min+1)<0&&(cover_y_max-cover_y_min+1)<0)
cover_num=0;
cover_grid=0;
else
cover_grid=zeros(cover_num,2);
for i=cover_x_min:cover_x_max
for j=cover_y_min:cover_y_max
cover_grid(index,1)=i; % Save the x-coordinate of the covered grid
cover_grid(index,2)=j; % Save the y-coordinate of the covered grid
index=index+1; % Update the index of the covered grid
end
end
end
end
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🎁 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
擅长领域：
🌈 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
👇
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
