【2025最新算法应用】投影迭代优化（Projection-Iterative-Methods-based Optimizer）的多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点）MATLAB代码

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🔥 内容介绍

多无人机协同路径规划是实现集群任务高效执行的核心技术，广泛应用于电力巡检、应急救援、地理测绘等场景。在复杂环境中，该问题需同时满足多约束耦合（如最小转弯半径、最大航程、避障要求）、时空协同（避免无人机间碰撞、任务时序匹配）、全局优化（总航程最短、能耗最低）三大核心需求。传统算法如蚁群算法（ACO）、粒子群优化（PSO）存在收敛速度慢、高维约束处理能力弱、易陷入局部最优等局限，难以适配大规模无人机集群的实时规划需求。

投影迭代优化（Projection-Iterative-Methods-based Optimizer，简称 PI Optimizer）是 2025 年新兴的高效优化算法，其核心优势在于通过 “迭代寻优 - 约束投影” 双机制，在复杂约束空间中快速收敛至全局最优解。该算法将无约束优化解通过投影算子映射至可行域，有效解决了传统算法中约束处理与寻优效率的矛盾。本文提出基于改进投影迭代优化的多无人机协同路径规划模型，支持自定义无人机数量、起始点及任务参数，通过动态任务分配与约束投影机制，实现集群路径的全局优化与实时响应。

⛳️ 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

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 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

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🌟电力系统方面

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🌟 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

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