【无人机三维路径规划】基于黑翅鸢算法BKA多无人机协同路径规划（自定义：无人机数量）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

核心目标

在三维空间（含障碍物）中，基于黑翅鸢算法（BKA） 为自定义数量的无人机规划无碰撞、短路径、平滑的协同路径，满足：

1. 避障约束（无人机与障碍物、无人机之间保持安全距离）；

2. 路径最优（总长度最短 + 平滑性最优）；

3. 自定义无人机数量、起点 / 终点、障碍物分布。

算法与系统建模

1. 黑翅鸢算法（BKA）原理

模拟黑翅鸢的搜索 - 俯冲 - 栖息捕食行为，适配路径规划问题：

• 搜索阶段

  ：黑翅鸢大范围盘旋搜索猎物（全局探索，避免局部最优）；

• 俯冲阶段

  ：发现猎物后快速俯冲（局部开发，加速收敛到最优路径）；

• 栖息阶段

  ：捕获猎物后栖息调整（局部微调，优化路径平滑性）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%初始化

function X=initialization(N,dim,up,down,n)

% n=length(Fobj);%无人机个数

k=dim/n;

R=zeros(1,n);

POP=[];

while 1

    for i=1:N

        X(i,:)=(up-down).*rand(1,dim)+down;

        for j=1:n

            x=X(i,(j-1)*k+1:j*k);

            result=MyCost(x,1);

            if ~isinf(result)

                POP=[POP;x];

            end

        end

    end

qqw=size(POP,1);

if qqw>=n

for i=1:N

idx=randperm(qqw,n);

tty=POP(idx,:)';

X(i,:)=tty(:)';

end

break;

end

%     if sum(R)==n

%         for i=1:N

%             temp=[];

%             for j=1:n

%                 pp=size(POP(j).data,1);

%                 mm=randi(pp);

%                 temp=[temp POP(j).data(mm,:)];

%              end

%             X(i,:)=temp;

%         end

%         break;

%     end

end

end

🔗 参考文献

[1]王兴旺,张清杨,姜守勇,et al.基于改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划[J].Application Research of Computers / Jisuanji Yingyong Yanjiu, 2025, 42(5).DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0430.

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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

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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

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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

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