4种最新多目标优化算法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

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🔥 内容介绍

多无人机协同路径规划（Multi-UAV Cooperative Path Planning, MUAV-CPP）是无人机集群任务（如物资配送、应急救援、区域监测）的核心技术，需在满足 “多起点多终点约束”“动态障碍物规避”“无人机数量适配” 的基础上，同时优化 “路径总长度最小化”“飞行时间最短化”“避障安全距离最大化”“能耗最低化” 等多目标。传统单目标优化算法（如 A*、Dijkstra）难以平衡多目标需求，而最新多目标优化算法凭借 “帕累托最优解集生成” 能力，为 MUAV-CPP 提供了更优解决方案。

本文针对 “多起点多终点、参数可自定义” 的 MUAV-CPP 问题，引入多目标加权平均算法（MOWAA）、多目标班翠鸟优化算法（MOPKO）、多目标鳗鱼和石斑鱼优化算法（MOEGO）、改进型多目标部落竞争与成员合作算法（IMOCTCM）4 种最新算法，从问题建模、算法适配改进、求解流程、性能对比四个维度展开，构建适配不同场景的 MUAV-CPP 求解框架。

一、多无人机协同路径规划问

多目标加权平均算法（MOWAA）—— 快速权衡型求解

MOWAA 通过为多目标分配权重，将多目标问题转化为单目标优化，具有 “计算复杂度低、收敛速度快” 的优势，适配 “对实时性要求高、目标权重可明确” 的场景（如应急救援中优先保证时间最短）。

多目标班翠鸟优化算法（MOPKO）—— 全局寻优型求解

MOPKO 模拟班翠鸟 “潜水捕鱼” 的行为，通过 “全局搜索（飞行）- 局部开发（潜水）” 平衡，具有 “全局寻优能力强、帕累托解集分布均匀” 的优势，适配 “障碍物密集、路径易陷入局部最优” 的场景（如城市复杂环境中的无人机集群）。

改进型多目标部落竞争与成员合作算法（IMOCTCM）—— 大规模集群适配型求解

IMOCTCM 模拟部落 “竞争 - 合作” 机制，通过 “部落间竞争选优、部落内成员合作优化”，具有 “种群多样性高、适配大规模无人机集群” 的优势，适配 “无人机数、多目标冲突显著” 的场景（如城市大规模配送）。

多目标鳗鱼和石斑鱼优化算法（MOEGO）—— 复杂约束适配型求解

MOEGO 模拟鳗鱼 “灵活穿梭” 与石斑鱼 “群体围捕” 的协同行为，具有 “约束处理能力强、对复杂地形适配性好” 的优势，适配 “多障碍物、多起点多终点拓扑复杂” 的场景（如山区监测）。

⛳️ 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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🌟 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

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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

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🌟 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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