【创新未发表】基于金枪鱼优化算法TSO实现复杂山地危险模型无人机路径规划问题求解Matlab实现

✅作者简介：热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。

🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击 🔗：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

一、引言：复杂山地无人机路径规划的核心挑战与创新切入点

1.1 问题背景与工业需求

复杂山地无人机路径规划是测绘勘探、应急救援、森林防火等场景的核心技术，其核心描述为：

• 给定复杂山地 3D 地形（基于数字高程模型 DEM），无人机从起点 

  S(xs,ys,zs)

   到终点 

  T(xt,yt,zt)

  ；

• 存在多类危险约束：地形障碍（山峰、峡谷）、禁飞区（军事禁区、居民区）、能耗阈值（山地爬升 / 下降能耗激增）、信号盲区（遮挡导致通信中断）；

• 目标：生成满足无人机动力学约束（最大爬升角、转弯半径、速度范围）的最优路径，同时最小化路径长度、能耗与危险暴露度。

1.2 现有算法的局限（创新动机）

现有路径规划算法（A*、PSO、标准 TSO、鲸鱼优化 WOA）存在显著短板，且未针对复杂山地危险模型优化：

现有算法	核心局限
A* 系列	3D 地形适配差，易陷入局部最优（如峡谷死胡同），无法动态避障
PSO	粒子趋同性强，复杂山地中易穿越高危险区域，收敛后期震荡
标准 TSO	未融入地形感知机制，仅适用于平坦 / 简单 3D 场景，避障逻辑粗糙
WOA	局部开发能力弱，山地起伏区域路径平滑度差，能耗优化不足

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李敏健.基于BIM的"无人机+RTK"在复杂山地项目施工技术应用[J].广州建筑, 2023, 51(3):33-36.

[2] 王海立,王永生,武威威,等.高原双复杂山地近地表建模技术研究[J].科技创新与应用, 2022, 12(33):60-62.DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2022.33.015.

[3] 姚红云,林杰,谈进辉.基于复杂网络理论的山地城市交通网络模型可靠度研究[C]//中国系统工程学会学术年会.2014.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

本主页优快云博客涵盖以下领域：

🌈 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

🌈 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

🌈 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

🌈 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