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🔥 内容介绍
在无人机协同作业场景中，多起点多终点的路径规划需同时平衡飞行距离、避障安全性、任务效率等多重目标，且需支持无人机数量、起降点位置、障碍物分布的灵活自定义，传统优化算法常因收敛精度不足或多样性缺失难以满足需求。多目标冬虫夏草优化算法（Multi-Objective Cordyceps Fungus Optimization, MOCFO） 基于冬虫夏草 “寄生生长 - 孢子扩散” 的仿生机制，通过多目标帕累托最优解排序与群体协同搜索，实现复杂约束下的路径全局优化。本文系统阐述 MOCFO 在多无人机协同路径规划中的建模方法、求解流程与性能优势，为动态场景下的无人机调度提供技术方案。
一、MOCFO 算法核心原理：从生物机制到多目标优化
MOCFO 源于对冬虫夏草生命周期的仿生模拟，其核心通过 “菌丝扩展”“孢子传播”“寄生选择” 三大行为实现多目标解的高效搜索，相比传统多目标优化算法（如 MOPSO、NSGA-II），在解的多样性与收敛速度上具有显著优势。
1. 冬虫夏草仿生机制与算法映射
冬虫夏草的生长周期包含 “菌丝侵染宿主”“子实体发育”“孢子扩散繁殖” 三个关键阶段，MOCFO 将其转化为优化算法的核心操作，具体映射关系如下：
- 菌丝扩展（Mycelium Expansion）：模拟菌丝向宿主（优质解区域）的定向生长，对应算法中个体向帕累托最优解集中的非支配解靠近，实现局部开发；
- 孢子传播（Spore Dispersal）：模拟孢子随环境随机扩散的特性，对应算法中随机生成新解的全局探索过程，维持群体多样性；
- 寄生选择（Parasitism Selection）：模拟冬虫夏草对特定宿主的偏好性寄生，对应算法中基于拥挤度距离的帕累托解筛选，确保最优解的均匀分布。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
This model is generated by:
- Loading terrain map
- Creating threats as cylinders
- Creating start and finish points
- Setting ranges and limits
%}
function model=CreateModel1()
H = imread('ChrismasTerrain2.tif'); % Get elevation data
% H=H(1000:2000,1000:2000);
% H = imread('ChrismasTerrain.tif'); % Get elevation data
H (H < 0) = 0;
MAPSIZE_X = size(H,2); % x index: columns of H
MAPSIZE_Y = size(H,1); % y index: rows of H
[X,Y] = meshgrid(1:MAPSIZE_X,1:MAPSIZE_Y); % Create all (x,y) points to plot
%% Number of path nodes (not including the start position (start node))
n=15;%12 %可以修改
%% Threats as cylinders 可以根据自己需求添加
R1=50; % Radius 60
x1 = 350; y1 = 500; z1 = 100; % center
R2=50; % Radius 70
x2 = 600; y2 = 200; z2 = 150; % center
R3=50; % Radius 80
x3 = 500; y3 = 350; z3 = 150; % center
R4=50; % Radius 70
x4 = 350; y4 = 200; z4 = 150; % center
R5=50; % Radius 70
x5 = 700; y5 = 550; z5 = 150; % center
R6=50; % Radius 80
x6 = 650; y6 = 750; z6 = 150; % center
R7=50; % Radius 70
x7 = 800; y7 = 400; z7 = 150; % center
R8=50; % Radius 50
x8 = 300; y8 = 350; z8 = 100; % center
R9=50; % Radius 50
x9 = 500; y9 = 600; z9 = 100; % center
model.threats = [x1 y1 z1 R1;x2 y2 z2 R2; x3 y3 z3 R3; x4 y4 z4 R4; x5 y5 z5 R5;x6 y6 z6 R6;x7 y7 z7 R7;x8 y8 z8 R8;x9 y9 z9 R9];
%%
% Map limits
xmin= 1;
xmax= MAPSIZE_X;
ymin= 1;
ymax= MAPSIZE_Y;
zmin = 100;
zmax = 200;
% Start and end position 起始点的位置，可以根据自己需求修改
start_location = [400;100;100];
end_location = [800;650;150];% 850 650
% Incorporate map and searching parameters to a model
model.start=start_location;
model.end=end_location;
model.n=n;
model.xmin=xmin;
model.xmax=xmax;
model.zmin=zmin;
model.ymin=ymin;
model.ymax=ymax;
model.zmax=zmax;
model.MAPSIZE_X = MAPSIZE_X;
model.MAPSIZE_Y = MAPSIZE_Y;
model.X = X;
model.Y = Y;
model.H = H;
% PlotModel(model);
end
🔗 参考文献
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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
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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
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