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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無(wú)線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

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?? 內(nèi)容介紹

無(wú)人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展為各行各業(yè)帶來(lái)了前所未有的便利和機(jī)遇。在農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、物流配送等領(lǐng)域，無(wú)人機(jī)的應(yīng)用已經(jīng)成為一種趨勢(shì)。然而，在復(fù)雜的山地環(huán)境下，無(wú)人機(jī)的路徑規(guī)劃問(wèn)題變得更加復(fù)雜和困難。如何在這樣的環(huán)境中有效規(guī)劃無(wú)人機(jī)的三維路徑成為了一個(gè)急需解決的問(wèn)題。

為了解決這一問(wèn)題，研究者們提出了基于蜣螂優(yōu)化算法（DBO）的路徑規(guī)劃方法。蜣螂優(yōu)化算法是一種基于自然界螞蟻覓食行為的啟發(fā)式算法，它模擬了螞蟻在尋找食物時(shí)釋放信息素、選擇路徑的過(guò)程，具有較強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力和較快的收斂速度。因此，將蜣螂優(yōu)化算法應(yīng)用于無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃中，可以有效地解決復(fù)雜環(huán)境下的路徑規(guī)劃問(wèn)題。

在這項(xiàng)研究中，研究者首先對(duì)復(fù)雜山地環(huán)境進(jìn)行了建模和仿真，包括地形、植被、氣象等因素。然后，他們將無(wú)人機(jī)的路徑規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為了一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，考慮了飛行距離、風(fēng)險(xiǎn)程度、能耗等多個(gè)因素。接著，他們利用蜣螂優(yōu)化算法對(duì)這個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解，得到了一組最優(yōu)路徑方案。

研究結(jié)果表明，基于蜣螂優(yōu)化算法的無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃方法在復(fù)雜山地環(huán)境下具有較好的適用性和效果。與傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法相比，該方法能夠更好地克服地形起伏、植被覆蓋等因素對(duì)無(wú)人機(jī)飛行的影響，提高了路徑規(guī)劃的準(zhǔn)確性和可行性。因此，這項(xiàng)研究為解決復(fù)雜環(huán)境下無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃問(wèn)題提供了一種新的思路和方法。

然而，需要指出的是，基于蜣螂優(yōu)化算法的無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃方法也存在一些局限性和不足之處。例如，在算法收斂速度、局部最優(yōu)解的避免等方面仍有待進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化。因此，未來(lái)的研究可以在此基礎(chǔ)上繼續(xù)深入，探索更加高效和精確的無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃方法，為無(wú)人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境下的應(yīng)用提供更加可靠的支持。

總之，基于蜣螂優(yōu)化算法的無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃研究為解決復(fù)雜山地環(huán)境下無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃問(wèn)題提供了一種新的思路和方法。該方法的提出和應(yīng)用不僅拓展了無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃的研究領(lǐng)域，也為無(wú)人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境下的應(yīng)用提供了更加可靠的支持。隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信基于蜣螂優(yōu)化算法的無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃方法必將在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

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%%  清空環(huán)境變量warning off             % 關(guān)閉報(bào)警信息close all               % 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗clear                   % 清空變量clc                     % 清空命令行?%%  導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');?%%  劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = randperm(357);?P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);?P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);?%%  數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

本程序參考以下中文EI期刊，程序注釋清晰，干貨滿滿。

[1] 杜曉玉,郭啟程,李茵茵,et al.城市環(huán)境下基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法的無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué), 2021, 48(12):8.DOI:10.11896/jsjkx.201000021.

[2] 杜曉玉,郭啟程,李茵茵,等.城市環(huán)境下基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法的無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法:CN202010683391.7[P].CN111880561B[2023-12-05].

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無(wú)線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合

到了這里，關(guān)于【無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃matlab仿真】基于蜣螂優(yōu)化算法DBO求解復(fù)雜山地環(huán)境下無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃研究的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！