多目标麋鹿优化算法（MOEHO）求解多无人机协同路径规划（多起点多终点，起始点、无人机数、障碍物可自定义）附MATLAB代码

最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布

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#算法 #无人机 #matlab

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🔥 内容介绍

在应急救援、电力巡检、城市安防等实际场景中，多无人机协同路径规划需灵活应对 “多起点多终点部署”“障碍物动态分布”“无人机性能差异” 等复杂需求，传统规划算法（如 A*、RRT*）存在 “多目标平衡难”“自定义参数适配性差”“协同效率低” 等问题。多目标麋鹿优化算法（Multi-Objective Elk Herd Optimization, MOEHO）模拟野生麋鹿群体 “分群觅食、季节性迁徙、群体协作避障” 的生物特性，结合 Pareto 非支配排序机制，可在 “路径长度最小化、避障安全性最大化、能耗成本最低化、协同时间同步化” 等多目标间高效搜索，同时支持 “起始点位置、无人机数量、障碍物类型” 等参数自定义，为多无人机协同路径规划提供灵活、高效的优化方案。本文将从问题建模、MOEHO 算法原理、自定义参数适配、规划流程与实验验证五方面，解析该算法如何实现多约束、多目标的无人机协同路径优化。

二、多目标麋鹿优化算法（MOEHO）的核心原理

MOEHO 源于野生麋鹿群体的协同生存行为，将无人机群体类比为麋鹿群体，通过 “分群觅食（全局搜索）、首领引导（局部优化）、迁徙避障（动态响应）” 三大机制，结合 Pareto 非支配排序处理多目标冲突，适配多无人机协同路径规划的复杂需求。

2.1 麋鹿群体行为的算法抽象

野生麋鹿在生存过程中展现出高效的群体协同特性，MOEHO 将其抽象为三大核心操作，对应路径规划的不同阶段：

分群觅食（全局路径探索）：

麋鹿群体为扩大觅食范围，会自发分为多个小群体（子群），每个子群在不同区域搜索食物；算法中，将无人机群体分为

个子群（

K=3∼5

，用户可根据无人机数量调整），每个子群负责探索部分起点→终点的路径组合，避免群体陷入局部最优路径（如单一子群可能仅找到靠近障碍物的短路径，多子群可探索更安全的备选路径）。

首领引导（局部路径优化）：

每个麋鹿子群由经验丰富的首领带领，其他个体跟随首领调整移动方向；算法中，每个子群选择 Pareto 前沿层中的优质个体（路径方案）作为 “首领无人机”，子群内其他无人机（跟随个体）参考首领路径与相邻无人机路径，通过 “位置修正” 优化自身路径节点，平衡个体性能与群体协同（如调整速度以同步到达时间，修正节点位置以避开障碍物）。

迁徙避障（动态冲突处理）：

当麋鹿群体遇到天敌或地形障碍时，会快速调整群体结构（如从分散觅食转为集中迁徙），避开障碍后恢复分群；算法中，当无人机检测到障碍物或即将违反安全距离时，触发 “群体迁徙” 机制 —— 重新选择首领无人机，调整子群划分，重构路径节点，确保避障安全（如动态障碍物靠近时，子群集体向侧方偏移，避免绕行距离过长）。