基于改进型雪雁算法（Improved Snow Geese Algorithm, ISGA）的六个无人机协同路径规划MATLAB代码

✅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。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在复杂任务场景中，六无人机协同路径规划对算法的全局优化能力、动态适应性与冲突消解效率提出了更高要求。传统雪雁算法（SGA）虽能实现基本协同，但在任务点动态增减、复杂地形避障等场景中，易出现收敛速度慢、局部最优陷阱等问题。改进型雪雁算法（ISGA） 通过引入自适应学习机制、动态权重调整与多尺度搜索策略，进一步增强了算法的鲁棒性与优化精度，可有效应对六无人机协同路径规划中的动态约束与复杂环境挑战，为集群任务执行提供更高效的路径方案。

一、SGA 的三阶段核心机制

（一）初始化阶段：群体分布的全局部署

SGA 的初始化阶段模拟雪雁迁徙前的种群集结过程，通过 “随机 - 引导” 混合策略生成初始解群：

1. 种群规模设定：根据问题复杂度确定雪雁个体数量（如 50-200 个），每个个体代表一个候选解（如无人机路径方案）。

1. 初始解生成：

• 基础随机分布：个体在解空间内随机散布，确保初始多样性；

• 引导性分布：参考雪雁迁徙的起点聚集特性，在已知优质区域（如通过贪心算法生成的近似最优解附近）增加个体密度，缩短收敛路径。

1. 人字形编队雏形：初始化时通过距离约束使个体间形成类似 “人字形” 的分布模式（相邻个体夹角约 120°），为后续信息共享奠定基础。

例如，在六无人机路径规划的初始化中，50 个初始解中既有完全随机的路径组合，也包含 20% 基于任务点聚类生成的有序路径，且解群在解空间中呈现 “人字形” 分布，避免早期陷入局部区域。

（二）探索阶段：人字形飞行的全局寻优

探索阶段对应雪雁迁徙中的长距离飞行，通过 “人字形” 编队的信息传递实现大范围解空间搜索：

1. 领航雁动态选择：每轮迭代中，选取适应度最优的 10%-20% 个体作为领航雁，其飞行方向（解的优化方向）通过 “人字形” 编队的视觉信号传递给跟随雁。

1. 群体移动规则：

• 跟随雁以领航雁为基准，保持 “人字形” 夹角（120°）飞行，在解空间中形成扇形搜索区域，扩大探索范围；

• 定期切换领航雁（如每 10 代轮换），避免种群向单一方向过度聚集。

1. 直线飞行的突发探索：模拟雪雁遇到气流时的直线加速行为，随机触发部分个体的长距离跳跃（解的大幅度调整），跳出局部最优陷阱。

在无人机路径规划中，探索阶段通过 “人字形” 解群分布，使算法能同时搜索多个任务点组合方案，而直线飞行模式则可能促使个体跳出当前路径框架，生成全新的任务点分配策略（如将原本分配给无人机 1 的任务点转移给无人机 2）。

（三）开发阶段：直线编队的局部精修

开发阶段模拟雪雁接近栖息地时的直线密集飞行，聚焦局部解空间进行精细化优化：

1. 局部搜索算子：

• 小步长调整：个体在当前解附近进行微调（如无人机路径中交换两个相邻任务点），模拟雪雁直线飞行中的小幅转向；

• 信息融合：相邻个体通过 “直线编队” 的近距离优势共享局部最优信息，如领航雁将自身路径中的优质片段（如短距离任务点序列）传递给跟随雁。

1. 收敛判定机制：当群体中 80% 以上个体的适应度差异小于阈值（如 1%）时，判定为接近最优解，逐步降低探索强度，转入开发阶段。

例如，在六无人机路径的开发阶段，算法会聚焦于优化任务点间的细节路径（如调整转弯角度、优化高度分层），通过直线编队的信息共享使群体快速收敛至局部最优解。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 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 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 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、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌟 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

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码