基于改进粒子群优化算法的UAV三维路径规划研究（Matlab代码实现）

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目录

​​💥1 概述​​

​​📚2 运行结果​​

​​🎉3 参考文献​​

​​🌈4 Matlab代码实现​​

💥1 概述

    路径规划要求智能体在规划空间中根据优化目标和约束条件，快速找到由多个路径点依次平滑连接而成的最优路径!1,对于路径规划的理论研究被广泛地应用于采矿、救援、航空航天、农业巡检等领域。路径规划研究与无人机技术的结合使无人机逐步朝着智能化的方向发展[21,高效可靠的路径规划算法是无人机在复杂危险环境中完成任务的重要前提。

   近年来，以粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法为代表的群智能优化算法备受国内外学者关注，发展迅速。国内巫茜等提出了一种基于自适应柯西变异粒子群的三维航迹规划算法，借助指数型惯性权重与柯西变异步长调节策略，迫使粒子跳出局部极值并加速算法收敛;王翼虎等在PSo算法中引入细菌觅食算法(bacterial foraging optimization,BFO)的趋化、迁徙操作，有效改善了PSO算法的部分缺陷，提高了其寻优能力;付兴武等[6]提出了一种结合天牛须搜索算法(beetle antennae search,BAS)的改进粒子群优化算法，在每次迭代中利用天牛个体对环境空间的判断，使路径更加合理，搜索效率更高;杨超杰等对算法中的3个控制参数提出了一种新的自适应更新策略，并且利用自适应Logistic混沌映射对全局最优粒子进行混沌优化，引导种群跳出局部极值点。陈天培等[8]引入蚁群算法(ant colony optimization,ACO)中的信息素以加快收敛速度，并通过模糊处理控制路径规划的输入量，防止系统陷入局部最优;陈秋莲等采用神经网络统一障碍物环境建模，实现路径与障碍物的快速碰撞检测，在规划出无碰撞平滑路径的同时，提高了算法收敛速度。国外Samigulina等[10提出一种改进的惯性权重协同粒子群优化算法(CPSOIN),该算法综合了惯性权重粒子群优化(IWPSO)算法和协同粒子群优化(CPSO)算法的优点，在复杂对象的智能预测与控制领域具有一定优势;Jakubik等借鉴了贝叶斯优化的概念，利用高斯过程拟合出目标函数的随机替代模型，根据模型调整粒子的运动。实验表明，该改进方式使算法性能得到了实质性的提升。

参考文献：

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

​​🌈​​4 Matlab代码实现