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

GBFIO算法用于多无人机协同路径规划

最新推荐文章于 2025-11-25 10:55:04 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-25 10:55:04 发布 · 387 阅读

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#算法 #无人机 #matlab

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🔥 内容介绍

GBFIO 算法，作为 2025 年崭露头角的受自然启发优化算法，其灵感源自灰熊为过冬积累脂肪的本能行为。在自然界中，灰熊为了熬过漫长的冬眠期，会在温暖季节积极觅食，通过狩猎、捕鱼以及食用植物、蜂蜜等方式增加体内脂肪储备。GBFIO 算法巧妙地将这一自然现象转化为数学模型，用以解决复杂的优化问题。

在算法的构建中，主要考虑了三个核心步骤。第一步，模拟灰熊根据过往经验和嗅觉线索寻找食物来源的过程，包括蔬菜、水果、蜂蜜、牡蛎等。这就好比无人机在执行任务时，需要依据环境信息和历史数据来规划初始路径，寻找可能的飞行路线。例如，在一片未知区域进行测绘任务时，无人机可以借助之前在类似地形的飞行经验，优先探索可能存在有效数据的区域。

第二步是狩猎动物并保护后代免受捕食者侵害。在无人机路径规划的语境下，这可以理解为在规划路径时，要确保无人机自身的安全以及任务执行的稳定性，避免受到外界干扰因素（如强风、信号干扰等）的影响，同时还要保障整个任务系统（类似灰熊的 “后代” 概念，可指代任务目标或其他协同无人机）的顺利推进。

第三步是捕鱼，这在算法中对应局部搜索环节。当无人机在执行任务过程中，需要对特定区域进行详细勘察时，就如同灰熊精准捕鱼一样，通过局部搜索来优化路径，以满足任务的高精度要求。比如在对某一建筑物进行精细测绘时，无人机需要在建筑物周边进行局部路径优化，获取更准确的数据。

与传统的优化算法如 Dijkstra 算法、A搜索算法相比，GBFIO 算法具有独特优势。Dijkstra 算法和 A搜索算法在解决固定目标路径规划时，通常采用确定性的搜索策略，计算量较大，且容易陷入局部最优解。而 GBFIO 算法借鉴灰熊的自然行为，具有更强的随机性和适应性。它能够在搜索空间中更灵活地探索，跳出局部最优陷阱，找到更优的路径解决方案。在面对复杂多变的环境和多样化的任务需求时，GBFIO 算法能够根据实时情况动态调整路径规划策略，如同灰熊根据食物资源的变化调整觅食策略一样，展现出更好的灵活性和鲁棒性。在多无人机协同路径规划中，GBFIO 算法可以充分考虑各无人机之间的协同关系和任务分配，通过模拟灰熊群体的协作行为，实现更高效的任务执行，这是许多传统算法所不具备的能力。

无人机协同路径规划的挑战与需求

在当今科技飞速发展的时代，多无人机协同作业在众多领域展现出巨大的潜力和应用价值。以物流配送领域为例，随着电商行业的蓬勃发展，消费者对于配送速度和效率的要求越来越高。传统的物流配送方式在面对城市拥堵、偏远地区配送困难等问题时，往往显得力不从心。而多无人机协同配送则为解决这些问题提供了新的思路。通过多架无人机同时执行配送任务，可以大大提高配送效率，缩短配送时间。在一些大型电商促销活动期间，如 “双 11”“618” 等，订单量会呈现爆发式增长，多无人机协同配送能够更快速地将商品送达消费者手中，提升用户体验。

在环境监测领域，多无人机协同作业同样发挥着重要作用。环境监测需要对大面积的区域进行实时、全面的监测，以获取准确的环境数据，为环境保护和治理提供科学依据。单一无人机由于其监测范围和续航能力有限，难以满足复杂环境下的监测需求。多无人机协同作业可以实现对不同区域的同步监测，通过搭载各种专业的传感器，如气体传感器、水质传感器、光谱仪等，获取空气质量、水质状况、植被覆盖等多方面的环境信息。在监测森林火灾隐患时，多架无人机可以从不同方向对森林进行巡查，及时发现潜在的火源和烟雾，为火灾防控争取宝贵的时间。

然而，当涉及到自定义无人机数量及起始点的多无人机协同路径规划时，一系列复杂的挑战也随之而来。随着无人机数量的增加，路径组合的复杂度呈指数级增长。当有 5 架无人机时，可能的路径组合数量就已经相当庞大，而当无人机数量增加到 10 架甚至更多时，传统的路径规划算法在计算这些组合时，计算量会急剧增大，导致规划时间过长，无法满足实际应用中的实时性要求。

起始点的自定义也给协同避障带来了极大的困难。如果多架无人机的起始点分散在不同区域，它们在飞行过程中路径交叉的概率会显著增加，这就要求无人机之间能够更加精准地协调飞行路径，避免发生碰撞。在城市环境中进行物流配送时，无人机可能从不同的配送站点出发，城市中高楼大厦林立，存在众多的障碍物和禁飞区，无人机不仅要避开这些障碍物，还要确保彼此之间的安全距离，这对协同避障算法提出了极高的要求。此外，在实际任务执行过程中，还可能出现各种突发情况，如临时增加无人机、变更起始点、天气变化等，这就需要路径规划算法具备强大的动态调整能力，能够在短时间内重新规划路径，以适应这些变化。

解决这些问题对于多无人机协同作业的实际应用至关重要。只有实现高效、精准的路径规划，才能充分发挥多无人机协同作业的优势，提高任务执行的效率和质量，降低成本，推动相关领域的发展和创新。

GBFIO 算法在多无人机协同路径规划中的应用

（一）环境建模与问题转化

在利用 GBFIO 算法进行多无人机协同路径规划时，首要任务是对无人机的飞行环境进行精确建模。我们将无人机的飞行空间看作是一个三维的空间网格，每个网格单元代表了无人机可能占据的位置。通过对地形数据、障碍物分布以及禁飞区域等信息的整合，为每个网格单元赋予相应的属性，如是否可通行、是否存在障碍物、是否为禁飞区等。在城市环境中，高楼大厦、信号塔等建筑物可以被建模为障碍物，用特定的几何形状（如圆柱体、长方体等）来表示其位置和范围；而机场的禁飞区域则可以用多边形来划定边界。

将路径规划问题转化为 GBFIO 算法可处理的优化问题，关键在于明确目标函数和约束条件。目标函数旨在优化无人机的飞行路径，以满足任务的特定需求。对于物流配送任务，目标函数可以设定为最小化所有无人机的总飞行距离，这样可以降低能耗和成本；而在环境监测任务中，目标函数可能是最大化对监测区域的覆盖面积，确保获取全面的环境数据。

约束条件则是为了保障无人机飞行的安全性和可行性。路径长度约束要求无人机的飞行路径不能过长，以避免能源耗尽或任务执行时间过长。避障约束是确保无人机在飞行过程中能够避开各种障碍物，防止碰撞事故的发生。当无人机检测到前方存在障碍物时，算法需要根据障碍物的位置和大小，以及无人机的当前位置和飞行方向，计算出合理的避让路径。飞行高度限制约束规定了无人机的飞行高度必须在一定范围内，以适应不同的任务场景和空域管理要求。在山区进行测绘任务时，无人机的飞行高度需要根据地形的起伏进行调整，既要保证能够获取清晰的图像数据，又要避免与山峰等障碍物相撞。

通过以上环境建模和问题转化，将复杂的多无人机协同路径规划问题转化为 GBFIO 算法可以有效处理的数学优化问题，为后续的路径规划提供了基础。

（二）算法实现步骤

初始化种群：根据自定义的无人机数量和起始点，随机生成初始路径种群。假设我们设定有 5 架无人机，它们的起始点分别位于城市的不同区域。算法会为每架无人机随机生成一系列的航路点，这些航路点连接起来就构成了无人机的初始飞行路径。每个航路点的坐标（x, y, z）在飞行空间范围内随机生成，但需要满足起始点和目标点的条件。这样生成的初始路径种群具有多样性，为后续的优化提供了丰富的素材，就像在一片广阔的森林中，随机撒下许多种子，为寻找最优路径提供了多种可能的起点。

模拟灰熊行为进行路径优化
：在这一步骤中，算法充分模拟灰熊寻找食物、狩猎和捕鱼的行为来迭代优化无人机路径。当模拟灰熊寻找食物来源时，无人机的路径会根据周围环境信息和之前的飞行经验进行调整。如果无人机在飞行过程中检测到某个区域可能存在有价值的目标（类似于灰熊感知到可能有食物的区域），它会根据概率和距离等因素，有一定的可能性改变路径前往该区域进行探索。当模拟狩猎行为时，无人机需要保护自身和整个任务系统的安全。如果遇到干扰因素（如强风、信号干扰等），无人机的路径会进行相应的调整，以保持稳定的飞行状态和任务执行能力，就像灰熊在狩猎时会时刻警惕周围的危险，保护自己和幼崽的安全。在模拟捕鱼的局部搜索环节，当无人机需要对特定区域进行详细勘察时，它会在该区域内进行精细的路径调整，以获取更准确的数据。在对某一建筑物进行精细测绘时，无人机可以在建筑物周边的局部区域内，根据之前获取的数据和实时的环境反馈，不断优化路径，确保能够全面、准确地获取建筑物的信息。

协同避障与路径调整
：在多无人机协同飞行过程中，协同避障是至关重要的环节。GBFIO 算法通过独特的机制确保多无人机之间的协同避障。每架无人机都会实时监测周围的环境信息，包括其他无人机的位置、障碍物的分布等。当检测到潜在碰撞风险时，算法会基于灰熊保护后代免受捕食者侵害的行为逻辑进行路径调整。当两架无人机的路径有可能发生交叉时，算法会根据它们的当前位置、速度和方向，计算出一种新的路径调整方案，使得两架无人机能够安全地避开彼此。这可能涉及到改变飞行方向、调整飞行高度或暂停飞行一段时间等操作。算法还会考虑到整个任务的目标和其他约束条件，确保路径调整不会对任务的执行产生过大的影响。在物流配送任务中，如果多架无人机在配送过程中检测到潜在碰撞风险，算法会在保障安全的前提下，尽量减少路径调整对配送时间和效率的影响，确保货物能够按时送达目的地。