最新多目标优化算法应用：多目标酶作用优化算法（MOEAO）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

✅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

一、引言：酶作用机制启发的多目标优化新工具

多无人机协同路径规划是复杂动态系统优化的典型问题，需在满足运动学约束、避障要求的同时，实现飞行距离、能耗、协同时间等多目标的全局平衡。传统多目标优化算法如 NSGA-II、MOPSO 虽应用广泛，但在多起点多终点场景中，常面临解的多样性不足、约束处理僵化等问题。

2024 年提出的多目标酶作用优化算法（MOEAO），灵感源于生物体内酶的催化反应机制 —— 包括底物识别的特异性、活性中心的催化协同、产物反馈调节的动态平衡。该算法通过模拟酶与底物的特异性结合实现精准搜索，借助多酶协同催化机制平衡多目标冲突，利用产物反馈调节维持解的多样性，为多约束、多目标的无人机路径规划问题提供了全新求解思路。

二、MOEAO 的生物机制建模与核心原理

2.1 酶作用行为与算法映射

生物酶的催化过程蕴含三类核心优化特性，构成 MOEAO 的设计基础：

1. 底物识别（解的初始化与筛选）：酶通过活性中心结构特异性结合底物，对应算法基于问题约束初始化种群，快速筛选满足可行性的初始解，减少无效搜索；

1. 多酶协同催化（多目标平衡）：代谢途径中多种酶分工协作完成复杂反应，对应算法为每个目标函数设计专属 "催化算子"，通过权重动态分配实现多目标协同优化；

1. 产物反馈调节（多样性保持）：产物浓度通过负反馈抑制酶活性，对应算法基于解的拥挤度调节搜索方向，避免种群聚集于局部最优区域，保证帕累托前沿的均匀分布。

与传统多目标算法相比，MOEAO 的核心优势在于：以约束引导初始化提升搜索效率，以多算子协同平衡目标冲突，以反馈调节维持解的多样性，尤其适配多起点多终点的动态规划场景。

⛳️ 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

🔗 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、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 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、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 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）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 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