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基于改进型灰狼优化算法的无人机轨迹规划
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基于改进型灰狼优化算法的无人机轨迹规划
GWO是一种群体智能优化算法模仿灰狼的社会等级和狩猎行为。原始的GWO有一些局限性比如容易陷入局部最优收敛速度慢等所以改进型的GWO可能通过不同的策略来优化这些问题比如引入动态权重、混合其他算法如粒子群优化、模拟退火、多目标优化策略或分阶段搜索机制等提升算法在复杂场景中的性能。
接下来无人机路径规划本身是一个重要的研究领域尤其是在军事和民用领域都有广泛的应用比如侦察、物流、农业监测等。路径规划需要考虑障碍物、燃料消耗、时间效率、动态环境等因素。
原始程序
基于改进型灰狼优化算法的无人机轨迹规划资源-CSDN文库
程序说明
matlab运行main.m自带三种UAV_SetUp.m仿真参数设置也可自行设计仿真环境同时支持2D无人机轨迹规划和3D无人机轨迹规划取决于UAV_SetUp.m的参数设置自带2种启发搜索算法在main.m中选择可在ObjFunc.m中调整目标函数权重等程序运行较慢但有进度条显示耐心等待
程序架构 仿真结果 参考文献
[1]周瑞,黄长强,魏政磊,赵克新.MP-GWO 算法在多 UCAV 协同航迹规划 中的应用[J].空军工程大学学报(自然科学版),2017,18(05):24-29.
[2]胡中华,赵敏,姚敏,李可现,吴蕊.一种改进蚂蚁算法的无人机多目标三 维航迹规划[J].沈阳工业大学学报,2011,33(05):570-575.
[3]柳长安,王晓鹏,刘春阳,吴华.基于改进灰狼优化算法的无人机三维航迹 规 划 [J]. 华 中 科 技 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ),2017,45(10):38- 42.DOI:10.13245/j.hust.171007.
matlab版本:
matlab R2021b
