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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)
信號(hào)處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動(dòng)機(jī)?? ? ? ?無(wú)人機(jī)
?? 內(nèi)容介紹
蜻蜓算法是一種基于生物學(xué)的優(yōu)化算法，它模仿了蜻蜓在尋找食物和繁殖過(guò)程中的行為。這種算法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于解決各種優(yōu)化問(wèn)題，包括路徑規(guī)劃、控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)和無(wú)人機(jī)避障等。
無(wú)人機(jī)在復(fù)雜地形中進(jìn)行航行時(shí)，需要能夠?qū)崟r(shí)規(guī)劃避障路徑，以避免與障礙物發(fā)生碰撞。傳統(tǒng)的避障算法往往存在局限性，無(wú)法很好地適應(yīng)復(fù)雜地形下的飛行環(huán)境。因此，研究人員開(kāi)始探索如何利用蜻蜓算法來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)在復(fù)雜地形下的避障三維航跡規(guī)劃。
蜻蜓算法的核心思想是模仿蜻蜓在搜索食物和繁殖過(guò)程中的行為，通過(guò)不斷調(diào)整自身位置來(lái)尋找最優(yōu)解。在無(wú)人機(jī)避障問(wèn)題中，可以將障礙物視為食物，無(wú)人機(jī)則需要通過(guò)調(diào)整飛行路徑來(lái)避開(kāi)障礙物，以達(dá)到最優(yōu)的飛行路徑規(guī)劃。
在實(shí)際應(yīng)用中，研究人員首先需要將復(fù)雜地形進(jìn)行建模，并將障礙物的位置和形狀信息輸入到算法中。然后，利用蜻蜓算法來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)的三維航跡規(guī)劃，以確保無(wú)人機(jī)能夠安全地避開(kāi)障礙物，并按照預(yù)定的航跡進(jìn)行飛行。
與傳統(tǒng)的避障算法相比，蜻蜓算法具有以下優(yōu)勢(shì)：
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適應(yīng)性強(qiáng)：蜻蜓算法能夠根據(jù)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整飛行路徑，適應(yīng)復(fù)雜地形下的飛行環(huán)境。
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全局搜索能力強(qiáng)：蜻蜓算法能夠在整個(gè)搜索空間內(nèi)進(jìn)行全局搜索，找到最優(yōu)的飛行路徑規(guī)劃。
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魯棒性好：蜻蜓算法能夠處理不同類(lèi)型的障礙物，包括不規(guī)則形狀和動(dòng)態(tài)變化的障礙物。
通過(guò)將蜻蜓算法應(yīng)用于無(wú)人機(jī)避障三維航跡規(guī)劃，可以有效提高無(wú)人機(jī)的飛行安全性和效率，為無(wú)人機(jī)在復(fù)雜地形中的應(yīng)用提供了新的解決方案。未來(lái)，隨著對(duì)蜻蜓算法的深入研究和優(yōu)化，相信它將在無(wú)人機(jī)領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。
?? 部分代碼
%% 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
文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-791931.html
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1 各類(lèi)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(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)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(chē)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(chē)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(chē)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(chē)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(chē)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)于基于蜻蜓算法DA實(shí)現(xiàn)復(fù)雜地形下無(wú)人機(jī)避障三維航跡規(guī)劃附Matlab仿真的文章就介紹完了。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)！
