2025最新算法应用：灰熊脂肪增加优化（Grizzly Bear Fat Increase Optimizer，GBFIO）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）附MATLAB代码

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🔥 内容介绍

基于 GBFIO 的无人机协同路径规划方法

• 问题建模

  将无人机的路径规划问题转化为 GBFIO 算法中的优化问题。把无人机的飞行路径上的各个节点看作是 GBFIO 算法中灰熊搜索的位置，路径的总成本，如飞行距离、飞行时间、能量消耗等，作为 GBFIO 算法的目标函数。自定义的无人机数量可以看作是 GBFIO 算法中的种群数量，每个无人机的起始点则是种群中个体的初始位置。

• 算法流程
  • 初始化

    ：根据自定义的无人机数量和起始点，初始化 GBFIO 算法的种群，即确定每个无人机的初始飞行路径。

  • 迭代优化

    ：按照 GBFIO 算法的三个阶段，对无人机的路径进行迭代优化。在第一阶段，无人机根据其他无人机的路径信息（类似于灰熊寻找不同食物来源的信息），随机调整自己的路径；在第二阶段，无人机在优化路径的同时，需要考虑避免与其他无人机发生碰撞（类似于灰熊保护后代）；在第三阶段，无人机对当前路径进行局部优化，以找到更优的路径段。

  • 终止条件

    ：当达到预设的迭代次数或满足一定的优化精度要求时，算法终止，此时得到的无人机路径即为优化后的协同飞行路径。

优势分析

• 高效性

  ：GBFIO 算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度，能够在较短的时间内为多个无人机规划出较优的协同路径，提高无人机的任务执行效率。

• 灵活性

  ：可以方便地自定义无人机数量及起始点，适应不同规模和场景的无人机协同路径规划需求。

• 鲁棒性

  ：算法模仿自然行为，具有一定的鲁棒性，能够在面对环境变化和不确定性因素时，如存在障碍物、风速变化等，依然能够为无人机规划出可行的路径。

⛳️ 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

🔗 参考文献

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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

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🌟 路径规划方面

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🌟 无人机应用方面

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