【协同搜索】基于蚁群算法实现多无人机UAV协同搜索（含覆盖率）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在复杂环境下的目标搜索任务中，多无人机协同系统凭借高效性和鲁棒性成为研究热点。蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）作为一种模拟蚂蚁群体觅食行为的群体智能优化算法，为多无人机协同搜索提供了天然的解决方案 —— 通过模拟信息素传递机制实现分布式决策，平衡探索与利用效率。本文将详细介绍基于蚁群算法的多无人机协同搜索系统设计，重点解析信息素模型、协同策略及覆盖率计算方法。

一、蚁群算法与多无人机协同的适配性

蚁群算法的核心思想与多无人机协同搜索的需求高度契合，其底层逻辑可直接映射为无人机的搜索行为：

1. 信息素引导机制

蚂蚁通过在路径上留下信息素实现群体通信，后续蚂蚁倾向于选择信息素浓度高的路径。这一特性可转化为：无人机在搜索过程中向飞过的区域释放信息素，其他无人机通过感知信息素浓度避开已充分搜索的区域，优先探索未覆盖区域。

1. 正反馈与多样性平衡

信息素浓度随使用频率增加而强化（正反馈），同时随时间自然衰减（避免局部最优）。这种机制可解决无人机协同中的 "探索 - 利用" 矛盾：既保证对高价值区域（如疑似目标区域）的重点搜索，又推动对未知区域的探索。

1. 分布式决策

蚁群算法无需中央控制器，个体通过局部信息做出决策。这与多无人机系统的分布式架构一致，可减少通信负担，提高系统抗干扰能力。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

------------------------------------------------------------------ 

%初始变量定义a

subplot(1,2,1);

set(gca, 'Units', 'normalized', 'Position', [0.085 0.105 0.395 0.795]);

F1 = 0;

F2 = 0;

F = 0;

w = 0;        %速度惯性系数

g = 0.003;    %衰减率

% g = UAV(1).Vmin * Para.Unit / 0.5 * Para.MapL * Para.MapL;

route = [];

Troute = [];

t = 1;

a = 0;

Tend = 500;  %巡逻时间  小场景20，大场景3000

% Tend = 20;

% FG = zeros(time,1);

FG = [];

S = ones(UAVnum,1);

TT = randi([2,30]);   %目标脉宽

Signal = 1;

Comm = 0;

p0 = 0;

Juli = [];

e = 0;

e2 = 0;

e1 = 0;

🔗 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

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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

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