多目标向光生长算法（MOPGA）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 2025-11-24 15:27:16 发布

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#算法 #无人机 #matlab

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在无人机物流配送、应急救援、巡检监测等场景中，多无人机协同作业已成为提升效率的核心模式。但这类场景常面临多起点多终点、参数自定义、动态障碍物的复杂需求 —— 例如物流配送中需将不同仓库（多起点）的货物运往多个站点（多终点），且需规避飞行禁区与突发障碍物；应急救援中需根据受灾点分布灵活调整无人机数量与起降点。传统路径规划算法（如 A*、Dijkstra）难以同时满足 “路径最短、能耗最低、避障安全、协同无冲突” 的多目标需求，而 2025 年新兴的多目标向光生长算法（MOPGA），凭借其模拟植物向光生长的多约束优化能力，成为破解这一难题的关键技术，为多无人机协同路径规划提供 “自适应、可定制” 的智能解决方案。

一、多无人机协同路径规划的核心挑战：多目标与自定义需求的双重约束

要理解 MOPGA 的应用价值，首先需明确多无人机协同路径规划的复杂需求与传统算法的局限性。这类场景的核心矛盾在于 **“多目标优化” 与 “参数自定义” 的耦合 **—— 既要平衡路径长度、能耗、安全性等目标，又要支持起点 / 终点 / 无人机数 / 障碍物的灵活配置，具体表现为以下三类核心挑战：

1. 多目标冲突的核心矛盾

多无人机协同路径规划需同时优化 4 个关键目标，且彼此存在显著冲突：

路径长度最小化：缩短单无人机飞行距离，降低整体作业时间（如物流配送需缩短货物运输时长）；

能耗最低化：无人机续航有限，需减少飞行过程中的能耗（如悬停避障、急转弯会增加能耗）；

避障安全性：路径需与障碍物（如建筑物、禁飞区、其他无人机）保持安全距离（通常≥50 米，高危区域≥100 米）；

协同无冲突：多无人机同时飞行时，需避免路径交叉、时间重叠导致的碰撞风险（如 2 架无人机在同一空域同一时间交汇，会引发失控隐患）。

例如：为缩短路径长度让无人机贴近障碍物飞行，虽减少了距离，但会降低安全性；为避免冲突让无人机绕行，虽提升了安全性，却增加了路径长度与能耗。

2. 参数自定义的灵活需求

实际场景中，起点、终点、无人机数、障碍物需根据任务动态调整，具体包括：

多起点多终点配置：如 3 架无人机从 2 个仓库（起点 A、起点 B）出发，将物资运往 4 个受灾点（终点 1-4），需分配无人机与起点 / 终点的匹配关系；

无人机数量自定义：任务规模变化时，无人机数量可从 2 架增至 10 架，算法需自适应调整路径分配策略；

障碍物动态更新：突发障碍物（如临时禁飞区、恶劣天气区域）需实时纳入路径规划，算法需快速重新优化（响应时延≤30 秒）。

3. 传统算法的局限性

目前主流的路径规划算法难以应对上述需求：

单目标算法（A、Dijkstra）* ：仅能优化 “路径最短” 或 “能耗最低” 单一目标，忽略避障与协同需求，导致规划出的路径虽短但存在安全隐患；

传统多目标算法（NSGA-II、MOPSO）：在多起点多终点场景下，解空间维度骤增（如 10 架无人机 + 5 起点 + 8 终点，解空间维度超 1000），易陷入局部最优，且不支持参数自定义；

静态规划无法动态适配：障碍物或任务参数变化时，需重新执行完整规划流程，耗时超过 5 分钟，无法满足应急场景的实时性需求。

二、多目标向光生长算法（MOPGA）：为何能适配多无人机路径规划？

多目标向光生长算法（MOPGA）源于对植物向光生长行为的模拟 —— 植物通过生长素分布感知光照（目标方向），调整生长方向，同时避开障碍物（约束条件），最终实现 “向光生长（目标优化）+ 避障存活（约束满足）” 的多目标平衡。这种特性恰好与多无人机协同路径规划的需求高度契合：将 “光照方向” 映射为 “终点方向”，“生长素分布” 映射为 “路径优化权重”，“避障生长” 映射为 “安全约束”，最终实现多目标、可自定义的路径规划。

1. MOPGA 的核心原理与路径规划的映射

MOPGA 通过 “生长点”（对应无人机的路径节点）、“生长素浓度”（对应路径优化目标的权重）、“光照强度”（对应终点的吸引力）三个核心要素，构建多目标优化模型，其关键机制与路径规划的映射关系如下：

（1）生长点与路径节点的对应