【无人机设计与控制】无人机集群路径规划：5种优化算法（SFOA、APO、GOOSE、CO、PIO）求解无人机集群路径规划

无人机集群路径规划：5种优化算法（SFOA、APO、GOOSE、CO、PIO）求解无人机集群路径规划

一、引言

1.1、研究背景和意义

随着无人机技术的快速发展和应用领域的不断扩展，无人机集群系统的研究变得日益重要。无人机集群能够执行单一无人机难以完成的任务，如大面积搜索、复杂环境监测等。路径规划作为无人机集群系统的核心问题之一，直接影响到集群的任务执行效率和安全性。有效的路径规划不仅能提高无人机的操作效率，还能增强其在复杂环境中的适应能力和生存能力。

1.2、研究现状

目前，无人机集群路径规划的研究已经取得了不少进展。国内外学者提出了多种规划算法，如基于概率地图的方法、蚁群优化算法、粒子群优化算法等。这些算法在一定程度上解决了路径规划中的某些问题，但仍存在计算效率低、适应性差等不足。

1.3、研究目的与内容

本研究旨在通过分析比较五种优化算法（SFOA、APO、GOOSE、CO、PIO）在无人机集群路径规划中的应用性能，探讨它们在解决实际问题中的优势和局限性。通过实验验证，为不同场景下的无人机集群路径规划提供优选算法和解决方案。

二、无人机集群路径规划问题概述