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🔥 内容介绍
在多无人机协同路径规划场景中（如应急救援物资投送、多区域协同监测），“多起点多终点、参数可自定义” 的需求对算法的 “多目标优化能力、种群多样性维持、动态约束适配” 提出高要求。融合竞争学习与高斯扰动的多目标加权平均算法（MOWAA，Multi-Objective Weighted Average Algorithm），通过 “竞争学习机制提升种群多样性、高斯扰动强化局部搜索精度、加权平均策略平衡多目标冲突” 的三重协同设计，能高效处理 “路径长度、飞行能耗、避障安全性、任务同步性” 等多目标优化问题，同时灵活适配自定义参数（无人机数、起点 / 终点、障碍物），为多无人机协同路径规划提供灵活且高效的解决方案。
一、MOWAA 算法核心架构：竞争学习与高斯扰动的协同设计
MOWAA 算法在传统多目标优化框架基础上，融入竞争学习与高斯扰动模块，针对多无人机路径规划的特性优化，核心架构分为 “种群初始化与编码→竞争学习种群更新→高斯扰动局部优化→多目标加权平均决策” 四部分：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%{
This function will plot:
- model with a terrain map and obstacles
- solutions with different views
%}
function PlotSolution2(sol,model,gca1,gca2,gca3)
% global model
smooth = 0.99;
%% Plot 3D view
figure(gca1);
PlotModel(model)
x=sol.x;
y=sol.y;
z=sol.z;
% Start location
xs=model.start(1);
ys=model.start(2);
zs=model.start(3);
% Final location
xf=model.end(1);
yf=model.end(2);
zf=model.end(3);
x_all = [xs x xf];
y_all = [ys y yf];
z_all = [zs z zf];
N = size(x_all,2); % real path length
% Path height is relative to the ground height
for i = 1:N
z_map = model.H(round(y_all(i)),round(x_all(i)));
z_all(i) = z_all(i) + z_map;
end
% given data in a point matrix, xyz, which is 3 x number of points
xyz = [x_all;y_all;z_all];
[ndim,npts]=size(xyz);
xyzp=zeros(size(xyz));
for k=1:ndim
xyzp(k,:)=ppval(csaps(1:npts,xyz(k,:),smooth),1:npts);
end
plot3(xyzp(1,:),xyzp(2,:),xyzp(3,:),'c','LineWidth',2);
% plot start point
plot3(x_all(1),y_all(1),z_all(1),'ks','MarkerSize',7,'MarkerFaceColor','k');
% plot target point
plot3(x_all(N),y_all(N),z_all(N),'ko','MarkerSize',7,'MarkerFaceColor','k');
% hold off;
text(x_all(1),y_all(1),z_all(1),' 起点')
text(x_all(N),y_all(N),z_all(N),' 终点')
%% Plot top view
figure(gca2);
mesh(model.X,model.Y,model.H); % Plot the data
colormap summer; % Default color map.
set(gca, 'Position', [0 0 1 1]); % Fill the figure window.
axis equal vis3d on; % Set aspect ratio and turn off axis.
shading interp; % Interpolate color across faces.
material dull; % Mountains aren't shiny.
camlight left; % Add a light over to the left somewhere.
lighting gouraud; % Use decent lighting.
xlabel('x [m]');
ylabel('y [m]');
zlabel('z [m]');
hold on
% Threats as cylinders
threats = model.threats;
threat_num = size(threats,1);
for i = 1:threat_num
threat = threats(i,:);
threat_x = threat(1);
threat_y = threat(2);
🔗 参考文献
[1] 李威,卢盈齐,范成礼.基于套索算法和改进正余弦优化支持向量回归的目标威胁估计[J].控制与决策, 2023, 38(9):2470-2478.DOI:10.13195/j.kzyjc.2021.1955.
[2] 高晓洁.基于多因子优化的最短路径规划算法应用研究[D].西安理工大学,2023.
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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
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