【无人机】基于GWO算法、MP-GWO灰狼算法、灰狼-布谷鸟优化算法、CS-GWO多种群灰狼优化算法的无人机路径规划附Matla

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🔥 内容介绍

随着无人机技术的飞速发展，其在航拍测绘、电力巡检、应急救援、物流配送等众多领域得到了广泛应用。而无人机路径规划作为无人机执行任务的关键环节，直接影响着任务执行的效率、安全性和经济性。合理的路径规划能够使无人机在复杂环境中避开障碍物，以最短的距离、最少的能耗完成预定任务，同时保障飞行过程的稳定与安全。

传统的无人机路径规划算法如 A * 算法、Dijkstra 算法等，在处理简单环境时具有较好的效果，但在面对多障碍物、动态变化的复杂环境时，往往存在搜索效率低、易陷入局部最优等问题。群智能优化算法凭借其强大的全局搜索能力和鲁棒性，在无人机路径规划中展现出巨大的潜力。其中，灰狼优化算法（GWO）作为一种新型的群智能优化算法，模拟了灰狼的社会等级制度和狩猎行为，具有结构简单、参数少、收敛速度快等优点。在此基础上，研究者们提出了多种改进算法，如 MP-GWO（多种群灰狼算法）、灰狼 - 布谷鸟优化算法、CS-GWO（多种群灰狼优化算法）等，进一步提升了算法的性能，为无人机路径规划提供了更多有效的解决方案。

相关算法原理

灰狼优化算法（GWO）

MP-GWO（多种群灰狼算法）

MP-GWO 算法在 GWO 算法的基础上引入了多种群策略，通过设置多个子种群并行搜索，每个子种群具有不同的参数设置（如

a

的递减速率、初始搜索范围等）。在算法运行过程中，各子种群独立进化，同时定期进行信息交流，将优秀个体传递给其他子种群，实现种群间的优势互补。这种策略能够增加种群的多样性，避免算法过早陷入局部最优，提高算法的全局搜索能力。

灰狼 - 布谷鸟优化算法

灰狼 - 布谷鸟优化算法结合了 GWO 算法和布谷鸟搜索（CS）算法的优点。布谷鸟搜索算法模拟了布谷鸟的寄生繁殖行为，通过 Levy 飞行实现全局搜索，具有较强的跳出局部最优的能力。该混合算法在狩猎阶段，部分灰狼采用 GWO 算法的更新方式搜索猎物，另一部分灰狼则采用布谷鸟搜索算法的 Levy 飞行策略进行位置更新，既保留了 GWO 算法的局部搜索精度，又增强了算法的全局搜索能力和收敛速度。

CS-GWO（多种群灰狼优化算法）

CS-GWO 算法融合了多种群策略和布谷鸟搜索的思想，在多个子种群中，每个子种群内部采用 GWO 算法进行进化，同时引入布谷鸟搜索的机制进行种群间的信息交换和个体更新。具体来说，在每个迭代过程中，各子种群进行独立的灰狼优化搜索，然后通过布谷鸟的寄生行为，将部分优秀个体随机替换到其他子种群中，促进种群间的基因交流，进一步提高种群的多样性和算法的搜索性能。

相关算法在无人机路径规划中的应用

问题描述

无人机路径规划的目标是在满足一定约束条件（如最大飞行距离、最小转弯半径、避开障碍物等）的前提下，寻找一条从起点到终点的最优路径，通常以路径长度最短、能耗最低或时间最少作为优化目标。路径规划的环境可分为静态环境和动态环境，静态环境中障碍物的位置和形状固定，动态环境中障碍物的位置可能随时间变化。

路径表示与适应度函数

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 周瑞,黄长强,魏政磊,等.MP-GWO算法在多UCAV协同航迹规划中的应用[J].空军工程大学学报：自然科学版, 2017, 18(5):6.DOI:CNKI:SUN:KJGC.0.2017-05-005.

[2] 柳长安,王晓鹏,刘春阳,等.基于改进灰狼优化算法的无人机三维航迹规划[J].华中科技大学学报：自然科学版, 2017, 45(10):5.DOI:10.13245/j.hust.171007.

[3] 陈清容,唐斌.Logistic模型描述控制参数的灰狼优化算法[J].兰州理工大学学报, 2018, 44(2):7.DOI:10.3969/j.issn.1673-5196.2018.02.019.

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🌈 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

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