【无人机三维路径规划】基于教育竞争优化算法ECO实现多无人机协同集群避障路径规划，目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角附Matlab代码

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_dingdang/article/details/145483169

✅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。

更多Matlab代码及仿真咨询内容点击👇

🔥 内容介绍

无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）技术在近年来取得了飞速发展，并被广泛应用于各个领域，如环境监测、灾害救援、物流配送等。尤其在复杂环境下执行任务时，多个无人机协同工作能够显著提高任务效率和鲁棒性。然而，如何在复杂的三维环境中，规划出一条安全、高效的多无人机协同飞行路径，一直是研究的热点和难点。这需要考虑到路径长度、飞行高度、威胁区域规避、转角变化等多种因素，并在多个无人机之间协调运动，避免碰撞。本文提出一种基于教育竞争优化（Education Competition Optimization, ECO）算法的多无人机协同集群避障路径规划方法，旨在优化综合成本，包括路径长度、高度变化、威胁暴露程度和转角变化，从而实现无人机集群的安全高效飞行。

一、多无人机协同路径规划问题描述

多无人机协同路径规划的核心目标是在三维空间中找到一组从起点到终点的最优路径，使得所有无人机能够安全、高效地完成任务。具体而言，需要考虑以下几个方面：

路径长度: 无人机飞行距离应尽可能短，以节省能源，提高任务效率。
高度变化: 频繁的高度变化会增加能耗，因此应尽量保持飞行高度的平稳性。
威胁规避: 环境中可能存在威胁区域，如禁飞区、障碍物、敌方雷达等，无人机应尽可能远离这些威胁区域。
转角变化: 频繁的转角变化会导致飞行不稳定，降低飞行舒适度，因此应尽量避免剧烈的转向。
无人机间防碰撞: 无人机集群飞行时，必须确保彼此之间保持足够的安全距离，避免发生碰撞。
协同性: 无人机集群应保持一定的队形或协调性，以提高任务执行效率和目标搜索范围。

在数学上，可以将多无人机协同路径规划问题建模为一个优化问题，其目标函数是综合考虑上述因素的成本函数，约束条件则是确保无人机安全飞行和满足任务需求。

二、教育竞争优化算法(ECO)

教育竞争优化算法（ECO）是一种新型的元启发式算法，其灵感来源于教育体系中学生之间的竞争和学习过程。该算法将优化问题的解空间类比为学生群体，将目标函数值类比为学生的学习成绩。算法模拟了学生通过相互学习和竞争来提高自身成绩的过程，从而逐步搜索到最优解。

ECO算法主要包含以下几个核心概念：

学生（Student）：代表优化问题的解，每个学生包含个体的位置信息，对应于路径规划中的路径点坐标。
教师（Teacher）：代表当前最优解，引导学生向优秀方向学习。
学习阶段（Learning Stage）：模拟学生通过不同方式学习的过程，包括向教师学习、相互学习和随机学习。
竞争机制（Competition Mechanism）：模拟学生之间的竞争，通过比较学生成绩来选择更优秀的个体。

ECO算法的优势在于其全局搜索能力强、收敛速度快，并且对参数设置不敏感。与其他传统优化算法相比，ECO算法更易于实现，且能够在复杂问题中找到更好的解决方案。

三、基于ECO的多无人机协同集群避障路径规划算法设计

本文将ECO算法应用于多无人机协同集群避障路径规划问题，设计了一种新的路径规划方法，其具体步骤如下：

路径表示: 采用三次B样条曲线对无人机路径进行参数化表示。三次B样条曲线具有光滑性好、易于控制等优点，能够有效地描述复杂的三维路径。路径的关键点位置作为优化的变量，通过调整关键点的位置来改变路径的形状。
初始化种群: 随机生成一组学生，每个学生代表一组无人机路径，并确保初始路径的可行性，例如避开已知的静态障碍物。每个学生的适应度值通过成本函数进行评估。
成本函数设计: 综合考虑路径长度、高度变化、威胁暴露程度和转角变化，以及无人机之间的碰撞风险，设计成本函数如下：

Cost = w1 * PathLength + w2 * AltitudeChange + w3 * ThreatExposure + w4 * TurningAngle + w5 * CollisionRisk

其中，w1，w2，w3，w4，w5 分别为各项指标的权重系数，可以根据实际任务需求进行调整。PathLength代表路径总长度，AltitudeChange代表高度变化的总量，ThreatExposure代表路径暴露在威胁区域的程度，TurningAngle代表路径转角变化的总量，CollisionRisk代表无人机之间发生碰撞的风险。
学习阶段: 在每个迭代过程中，学生通过以下三种方式进行学习：
- 向教师学习：学生向当前最优解（教师）学习，调整自己的路径，使其更接近教师的路径。
- 相互学习：学生之间相互学习，借鉴其他学生的优点，提高自身能力。
- 随机学习：学生随机调整自己的路径，以增加搜索的多样性，避免陷入局部最优解。
竞争机制: 在学习阶段完成后，计算每个学生的适应度值，并根据适应度值对学生进行排序。表现差的学生会被淘汰，并被新的学生所取代。
无人机间防碰撞处理: 在成本函数中引入碰撞风险项，或者在学习阶段增加专门的防碰撞操作。可以采用速度障碍法、人工势场法等方法来避免无人机之间的碰撞。
协同性约束: 通过在成本函数中引入协同性约束项，或者在学习阶段增加协同性操作，来保证无人机集群的队形或协调性。
终止条件: 当达到最大迭代次数或者找到满足任务需求的解时，算法终止。

📣 部分代码

function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1    Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1    for i=1:dim        ub_i=ub(i);        lb_i=lb(i);        Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;    endend