【无人机三维路径规划】基于多策略改进的蜣螂算法MSDBO多无人机协同三维路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在无人机应用日益广泛的当下，无论是复杂地形的测绘作业，还是紧急物资投递、灾害现场救援等场景，多无人机协同三维路径规划的效率与准确性，都直接影响任务的成败。传统路径规划算法在面对复杂三维空间与多无人机协同需求时，逐渐暴露出局限性，而新兴的蜣螂算法（DBO）为该领域带来了新的突破方向。本文将深入探讨基于多策略改进的蜣螂算法（MSDBO）在多无人机协同三维路径规划中的应用。

一、研究背景与意义

随着无人机技术的飞速发展，多无人机协同作业成为提升任务执行效率的重要方式。在三维空间中，无人机需要避开山脉、高楼等障碍物，同时满足多机之间的协同要求，避免碰撞并优化整体路径。传统算法如 A * 算法、Dijkstra 算法在大规模复杂三维环境中，计算复杂度高，实时性差；粒子群算法、遗传算法等智能优化算法虽有一定优势，但存在易陷入局部最优的问题。蜣螂算法模拟蜣螂滚动粪球的行为，通过种群个体间的协作与竞争寻找最优解，但原始算法在多无人机协同三维路径规划场景下，搜索效率和精度仍有待提升。因此，基于多策略改进蜣螂算法，实现高效的多无人机协同三维路径规划，对推动无人机在各领域的深度应用具有重要意义。

二、多策略改进的蜣螂算法（MSDBO）原理

（一）算法改进策略

1. 动态惯性权重调整：在原始蜣螂算法中引入动态惯性权重，在算法搜索初期，设置较大的惯性权重，使算法具有较强的全局搜索能力，快速探索三维空间的广阔区域；随着迭代次数增加，惯性权重逐渐减小，增强算法的局部搜索能力，精准优化路径细节。

1. 精英反向学习策略：选取当前种群中的精英个体，通过反向学习生成反向解。将反向解与原始解进行比较，保留更优解进入下一代种群，增加种群多样性，避免算法过早收敛，提高找到全局最优路径的概率。

1. 自适应步长调整：根据无人机在三维空间中的位置与目标点、障碍物的距离，自适应调整蜣螂个体的移动步长。在靠近目标点或障碍物密集区域，减小步长以精细规划路径；在开阔空间，增大步长加快搜索速度。

（二）多无人机协同机制

MSDBO 算法将每架无人机视为蜣螂种群中的个体，通过种群个体间的信息交互实现协同。每架无人机在规划自身路径时，会考虑其他无人机的位置、速度和规划路径，避免碰撞冲突。同时，算法设置协同因子，用于衡量多无人机路径的协同程度，通过优化协同因子，使多无人机在执行任务过程中，既能高效完成各自任务，又能保持整体路径的协同性，提升任务执行效率。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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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

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