✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍基于路径规划的自主导航是一个具有挑战性的问题其核心在于如何在满足“从起点到终点寻找最短无障碍物路径”这一约束条件的前提下求解该问题。当涉及三维空间路径规划时这一问题的复杂性进一步增加——此时诸如无人机UAV和无人水下航行器UUV等载体模块需同时应对垂直轴运动与障碍物避让任务而传统的图搜索算法在处理此类问题时往往计算耗时过长。群智能算法在解决该问题方面展现出显著优势其通过缩短计算时间有效提升了效率且对路径最优性的影响极小。分散飞蝇优化算法DFO是一种结构简单、不依赖收敛性的群优化算法在多项知名基准测试函数中均取得了优异性能目前该算法尚未应用于路径规划实验这构成了一个值得关注的研究空白。因此本实验通过将所提出的算法应用于三维环境中的可行路径搜索任务来填补这一研究空白——其中路径距离采用欧几里得距离度量进行计算而障碍物避让则通过在检测到碰撞路径时对适应度函数施加惩罚分值来实现。该 proposed 方法在标准路径规划目标即最小化路径成本、路径风险及计算时间方面均优于 RRT 和 ACO 算法而在复杂环境中其计算时间显著短于 A* 算法。1 引言1.1 全局路径规划路径规划是指为载体模块规划一条可行的、无占用的导航路径使其从起点导航至终点且路径无碰撞其中主要性能指标为路径长度与路径安全性。因此路径规划算法属于计算算法其职责在于计算从起点到终点、且贯穿整个导航过程的最小成本路径同时确保安全性、效率及避撞性在此过程中导航过程被分解为若干离散且独立的运动段以满足局部环境约束条件Aggarwal Kumar 2020。路径规划算法可分为全局规划算法与局部规划算法在全局规划算法中载体模块掌握关于环境地图及静态障碍物位置的完整信息因此能够在启程前生成一条从起点到终点的完整路径这种算法称为离线规划Xu Shum 2019而局部规划算法则在载体模块于环境中导航时依赖输入数据动态构建地图从而实现导航Chen Zhu 2021。本研究将通过文献综述聚焦于全局离线路径规划方法所提出的方法论旨在优化三维环境中的全局路径规划问题。在计算从起点到终点的连续路径于三维工作空间中的背景下路径规划被归类为一个非确定性多项式时间难问题“NP-难”——这是因为由于运动学约束的存在问题的复杂度呈指数级增长且问题的复杂度与自由度成正比。Chen Wei 2021与二维环境相比由于三维环境具有更高的运动自由度该问题的复杂度更高。1.1.1 NP-难问题P-难问题是指那些可以在多项式时间内完成验证和求解的多项式时间算法NP-难问题则是指那些可以被验证但无法在多项式时间内求解的非多项式时间算法因此当环境规模或问题复杂度增大时其复杂度呈指数级增长。NP-难问题是“非确定性多项式时间难问题”的缩写指那些难度至少与NP类中难度最大的问题相当的问题对于NP类中的每个问题均可将其归约至NP-难问题Gass Harris 2001。当存在解时该解可以在多项式时间内被验证但找到最优解则需要耗费大量时间而NP-难问题的验证与求解过程则极其耗时。这些属于计算机科学领域中难度最高的问题之一。旅行商问题是一个与之密切相关的 NP-难问题该问题同样涉及有向图中的路径搜索问题。11.2 无人机的当前应用——无人机的用途1.2.1 风险管理无人机在执行危险任务时具有极强的适应性适用于危险环境、高空监视、冲突地区、搜救任务以及输电线路巡检等场景与使用地面车辆或直升机相比无人机能够更快速、更经济地完成此类高要求任务。最重要的是无人机能够通过自主执行任务且运行所需人工干预和成本极低从而减轻人类所面临的风险与危险Ruiz Estrada Ndoma2019。1.2.2 应急响应无人机尽管路径长度确实是评估算法性能的重要因素——诸如 Dijkstra 算法和 A* 算法等精确方法在最优路径规划领域发挥了重要作用——但这些方法存在显著的计算负担过重问题因而规划一条可行路径所需的时间较长Ashish 等2021而基于采样方法虽在计算时间方面提升了性能但仍面临严重的计算负担在复杂且杂乱的环境中进行路径规划时收敛速度较慢此外基于采样方法生成的路径并非最优Al-Ansarry 与 Al-Darraji2021。传统的元启发式算法与群体智能算法如遗传算法、蚁群优化算法ACO及粒子群优化算法PSO已在众多权威研究文献中被提出用于路径规划然而这些方法在基本形式下仍存在过早收敛、计算时间较长以及需要复杂超参数设置以针对不同环境进行最优调参等问题Karur 等2021。这一缺陷使得这些方法不适用于复杂且杂乱环境下的实时路径规划因而需要配置昂贵的硬件设备来弥补相关的高计算成本这在经济上并不划算。近期文献综述表明基于新一代群智能算法的方法在实现计算可行路径与控制在可行计算时间之间进行最优平衡方面取得了成功。通过有效实现这种最优权衡——即在不牺牲路径最优性前提下最大限度地缩短计算时间——这些方法为填补现有研究空白做出了重要贡献目前仅有少数近期研究致力于解决三维路径规划中同时优化路径长度、路径安全性与计算时间的多目标优化问题。针对这一假设及多目标优化问题本文采用一种兼具强大性能与简洁特性的群智能算法——分散飞蝇优化算法DFO Al-Rifaie 2014b——对此进行深入研究与求解。该算法属于新一代高效、超参数需求极低的群智能算法之一在多项基准测试及优化问题中均展现出卓越的性能。1.4 研究目标1.4.1 目标1概念验证 —— 成功实现 DFO 作为一种首次采用极简型群体优化算法进行路径规划的方法确保其在基准测试中的优异性能具有可重复性并可应用于路径规划领域。1.4.2 目标2最小化路径成本 —— 路径成本表示为从起点坐标到目标坐标在 x、y 和 z 平面上的总距离。适应度函数需考虑所 traversed 的距离并非从起点到终点的单维轨迹因此该函数必须同时考虑在直线距离x 轴与 y 轴和海拔变化z 轴上所 traversed 的平均路径长度——这两者都会为整体路径增加额外长度。因此路径成本的目标在于获取一条在所有维度上均最短的路径。1.4.3 目标3确保路径安全性 —— 路径安全性是指获取一条从起点坐标到目标坐标且无碰撞的路径从而使碰撞概率最小化至零。因此该目标旨在最小化碰撞风险。1.4.4 目标3最小化计算时间——所提出的方法论必须能够在所有环境中于可行的计算时间内计算出最优路径并使该计算时间保持在最小值。1.4.5 目标4探索与利用的平衡——“探索”定义为算法在远离当前解位置的全局搜索空间中搜索全局最优解的能力而“利用”定义为算法在当前解位置附近的局部区域进行局部搜索的能力Hussain 等2019。 DFO 通过“扰动”机制能够随机重启部分智能体在搜索空间中的位置以寻找更优解从而摆脱局部极小值陷阱同时确保快速收敛。1.4.6 目标5仿真——对所提方法与基准方法所生成的无碰撞导航路径进行仿真与可视化以便对路径平滑度及与障碍物的接近程度进行直观观察。⛳️ 运行结果 部分代码function drawCone(pos, r, h)t 0:1/20:1;[x,y,z] cylinder(r - r * t, 40);surf(x pos(1), y pos(2), h * z); hold on;theta linspace(0, 2 * pi, 40);X r * cos(theta) pos(1);Y r * sin(theta) pos(2);fill3(X, Y, zeros(size(X)), [0 0.5 1]);end 参考文献更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注#机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断#组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~#分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~#路径规划类旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~#小众优化类生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~#无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划#通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配#信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测#电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化#原创改进优化算法适合需要创新的同学原创改进2025年的波动光学优化算法WOO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可保证测试函数效果一般可直接核心
