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??座右銘：行百里者，半于九十。

??????本文目錄如下：??????

目錄

??1 概述

??2 運行結果

??3?參考文獻

??4 Matlab代碼實現

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??1 概述

對于無人機的路徑規(guī)劃問題，改進的粒子群算法(GAPSO)與傳統(tǒng)的遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)和基本粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)相比較，可以提供更高效、更優(yōu)的路徑規(guī)劃方案。無人機路徑規(guī)劃問題主要涉及在給定的環(huán)境中，如何有效地從起始點導航至目標點，同時避免障礙物、最小化路徑長度或飛行時間，以及考慮其他可能的約束條件，例如能耗最小化或飛行高度限制。

### 基本原理比較

1. **遺傳算法(GA)：** 遺傳算法是一種模擬自然選擇和遺傳學的搜索算法。它利用適應度函數確定個體的生存概率，通過選擇、交叉（交配）和變異操作，在種群中不斷演化出更好的解。GA在處理復雜的優(yōu)化問題時表現出不俗的能力，但在局部搜索能力和收斂速度方面可能不如PSO。

2. **粒子群算法(PSO)：** 粒子群優(yōu)化算法是模擬鳥群捕食行為的一種群體智能優(yōu)化技術。每個粒子代表問題空間中的一個潛在解，通過跟蹤個體和群體的經驗最優(yōu)位置來更新自己的位置。PSO具有實現簡單、收斂速度快的特點，但可能會陷入局部最優(yōu)。

3. **改進的粒子群算法(GAPSO)：** GAPSO通過在標準PSO的基礎上引入了一些改進策略，如動態(tài)調整速度和位置更新公式、使用多策略混合初始化種群、引入局部搜索策略等，結合遺傳算法的優(yōu)點。以增強算法的全局搜索能力和避免早熟收斂。

### 性能比較

- **全局搜索能力：** GAPSO通過引入新的策略提高了全局搜索能力，相較于GA和標準PSO，可以更有效地避免陷入局部最優(yōu)解。
- **收斂速度：** 改進的粒子群算法通過優(yōu)化搜索策略，通常具有更快的收斂速度，相比遺傳算法和基本的粒子群算法，在很多情況下可以更快地找到滿意的解。
- **解的質量：** 在很多情況下，GAPSO能夠找到比GA和PSO更優(yōu)的解，因為它結合了多種策略來保證在搜索過程中維持高的多樣性，同時有效指導搜索過程向全局最優(yōu)解進發(fā)。
- **魯棒性：** 改進的策略提高了算法的魯棒性，使IPSO能夠應對不同的問題設置和動態(tài)變化的環(huán)境，而傳統(tǒng)的GA和PSO在面對復雜多變的環(huán)境時可能表現不如GAPSO。
- **計算復雜度：**GAPSO的計算復雜度可能略高于原始PSO和GA，因為它采用了更復雜的更新機制和局部搜索策略。然而，通過高效的并行化設計和代碼優(yōu)化，這一影響可以被大幅度減少。

綜上所述，基于改進粒子群算法的無人機路徑規(guī)劃研究顯示，GAPSO在很多方面相比于傳統(tǒng)的遺傳算法和粒子群算法都有顯著的改進和優(yōu)勢，特別是在全局搜索能力、收斂速度和解的質量方面。然而，選擇哪種算法還需要根據具體問題的特性、計算資源的限制和求解質量的要求來綜合考量。

??2 運行結果

部分代碼：

%種群的適應度值
seeds_fitness=zeros(1,model.NP);
%全局最優(yōu)
p_global.cost=inf;
%適應度最優(yōu)值保留
best=zeros(model.MaxIt+1,1);
best(1)=model.globel.cost;
%種群初始化
for i=1:model.NP
? ? chromosome(i).pos=model.chromosome(i).pos;
? ? chromosome(i).alpha=model.chromosome(i).alpha;
? ? chromosome(i).beta=model.chromosome(i).beta;
? ? chromosome(i).atkalpha=model.chromosome(i).atkalpha;
? ? chromosome(i).atkbeta=model.chromosome(i).atkbeta;
? ? chromosome(i).T=model.chromosome(i).T;
? ? chromosome(i).sol=model.chromosome(i).sol;
? ? chromosome(i).cost=model.chromosome(i).cost;
? ? chromosome(i).IsFeasible=model.chromosome(i).IsFeasible;

? ? seeds_fitness(i)=model.seeds_fitness(i);
? for d=1:3
? chromosome(i).vel(d,:)= zeros(1,model.dim);
? end
? %更新歷史最優(yōu)粒子
? chromosome(i).best.pos =chromosome(i).pos;
? chromosome(i).best.alpha =chromosome(i).alpha;
? chromosome(i).best.beta =chromosome(i).beta;
? chromosome(i).best.T =chromosome(i).T;
? chromosome(i).best.sol =chromosome(i).sol;
? chromosome(i).best.cost =chromosome(i).cost;
? %更新全局最優(yōu)例子
? if p_global.cost > chromosome(i).best.cost
? ? p_global = chromosome(i).best;
? end
??
end

for it=1:model.MaxIt
? ? %得到最大和平均適應度值
? ? model.f_max =max(seeds_fitness);
? ? model.f_avg =mean(seeds_fitness);
? ?%按照適應度對染色體排序
? ? sort_array =zeros(model.NP,2);
? ? for i=1:model.NP
? ? sort_array(i,:)= [i,chromosome(i).cost];
? ? end
? ? %以cost從小到大進行排序
? ? sort_array =sortrows(sort_array,2);
? ? model.p_global =p_global;
? ? %只保留前一半的染色體,后一般拋棄
? ? for i=1:model.NP/2
? ? ? ? ? ?
? ? ? ? ? ?next_chromosome(i) =chromosome(sort_array(i,1));
? ? ??
? ? ? ? ? ?%更新染色體的速度和位置
? ? ? ? ? ?[next_chromosome(i).vel,next_chromosome(i).alpha,next_chromosome(i).beta,next_chromosome(i).T]=Update_vel_pos( next_chromosome(i),model );
? ? ? ? ? ?[next_chromosome(i).pos]=Angel2Pos( next_chromosome(i),model );
? ? ? ? ? ?%檢驗坐標是否合理
? ? ? ? ? ?[flag(i),next_chromosome(i).atkalpha,next_chromosome(i).atkbeta] = IsReasonble(next_chromosome(i),model);
? ? ??
? ? ? ? ? ?%計算適應度值
? ? ? ? ? ?[next_chromosome(i).cost,next_chromosome(i).sol] = FitnessFunction(next_chromosome(i),model);
? ? end
? ? %對剩余的NP/2個染色體進行選擇交叉變異操作
? ? for i=model.NP/2+1:2:model.NP
? ? ? ? %隨機選擇父母
? ? ? ? parents =repmat(my_chromosome,2,1);
? ? ? ? for p=1:2
? ? ? ? array =ceil(rand(1,2)*model.NP/2);
? ? ? ? if next_chromosome(array(1)).cost < next_chromosome(array(2)).cost
? ? ? ? ? ? parents(p) = next_chromosome(array(1));
? ? ? ? else
? ? ? ? ? ? parents(p) = next_chromosome(array(2));
? ? ? ? end
? ? ? ? end
? ? ? ? %交叉變異操作
? ? ? ? [ sons] = CrossoverAndMutation( parents,model );
? ? ? ? %符合要求以后計算子代的適應度值
? ? ? ? [sons(1).cost,sons(1).sol] = FitnessFunction(sons(1),model);
? ? ? ? [sons(2).cost,sons(2).sol] = FitnessFunction(sons(2),model);
? ? ? ? next_chromosome(i) = sons(1);
? ? ? ? next_chromosome(i+1) =sons(2);
? ? end
? ? for i=1:model.NP
? ? ? ?chromosome(i) =next_chromosome(i);
? ? ? ?%更新局部最優(yōu)
? ? ? ?if chromosome(i).cost < chromosome(i).best.cost
? ? ? ? ? ? ? chromosome(i).best.pos =chromosome(i).pos;
? ? ? ? ? ? ? chromosome(i).best.alpha =chromosome(i).alpha;
? ? ? ? ? ? ? chromosome(i).best.beta =chromosome(i).beta;
? ? ? ? ? ? ? chromosome(i).best.T =chromosome(i).T;
? ? ? ? ? ? ? chromosome(i).best.sol =chromosome(i).sol;
? ? ? ? ? ? ? chromosome(i).best.cost =chromosome(i).cost;

??3?參考文獻

文章中一些內容引自網絡，會注明出處或引用為參考文獻，難免有未盡之處，如有不妥，請隨時聯系刪除。

[1]鞠宏浩,程楷鈞,鄧彩連,等.無人機空地網絡研究綜述[J/OL].西南交通大學學報:1-14[2024-04-16].http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1277.U.20240415.1013.004.html.

[2]薛斌,張志才,付芳.無人機輔助智能交通系統(tǒng)中面向視頻多播的資源優(yōu)化[J].測試技術學報,2024,38(02):194-202.

[3]李鵬娜.無人機路徑規(guī)劃方法研究及在油田巡井中的應用[D].東北石油大學[2024-04-17].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.085318.文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-861235.html

??4 Matlab代碼實現

到了這里，關于【無人機】基于改進粒子群算法的無人機路徑規(guī)劃研究[和遺傳算法、粒子群算法進行比較]（Matlab代碼實現）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網！