路径规划|多目标海洋捕食者算法(MOMPA)求解最短路径问题(Matlab代码实现)

简介: 路径规划|多目标海洋捕食者算法(MOMPA)求解最短路径问题(Matlab代码实现)

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💥1 概述

多目标海洋捕食者算法(MOMPA)求解最短路径问题研究


一、MOMPA的基本原理与核心机制

多目标海洋捕食者算法(Multi-objective Marine Predators Algorithm, MOMPA)由Afshin Faramarzi等人于2020年提出,是单目标海洋捕食者算法(MPA)的多目标扩展版本。其灵感来源于海洋捕食者的觅食策略,结合Lévy飞行、Brownian运动以及捕食者与猎物的动态交互,模拟自然界中的适者生存理论。

1. 算法三阶段优化策略
  • 第一阶段(高速比阶段)
    当猎物移动速度显著快于捕食者时(速度比 v≥10v≥10),捕食者采用“静止策略”,主要通过Lévy飞行进行全局探索,适用于优化初期的大范围搜索。
  • 第二阶段(单位速度比阶段)
    捕食者与猎物速度相近(v≈1v≈1),算法将种群分为两半,分别进行勘探(捕食者)与开发(猎物)。猎物采用Lévy运动,捕食者采用Brownian运动,平衡探索与开发能力。
  • 第三阶段(低速比阶段)
    当捕食者速度显著快于猎物(v=0.1v=0.1),捕食者采用Lévy飞行进行局部开发,聚焦于高精度解的优化,适用于迭代后期。
2. 环境扰动机制
  • FADs效应(Fish Aggregating Devices)
    模拟海洋中鱼类聚集装置对捕食者行为的影响,通过随机维度跳跃(概率为20%)避免陷入局部最优,数学表示为:
    image.gif 编辑
3. 多目标优化改进
  • 外部归档机制:存储非支配帕累托最优解,容量固定为种群大小的一半,通过拥挤度排序保持解集多样性。
  • 顶级捕食者选择:基于精英策略,从归档中选择相邻解数最少的个体作为引导搜索的“顶级捕食者”。

二、最短路径问题的多目标优化需求

传统最短路径问题(如Dijkstra算法)仅考虑单一目标(如距离),而实际场景常需兼顾成本、时间、能耗等多目标。例如:

  • 物流运输:需平衡运输成本、时间与碳排放。
  • 无人机路径规划:需优化路径长度、能耗与避障安全性。
多目标优化数学模型

对于图 G=(V,E)G=(V,E),多目标最短路径问题可定义为:

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其中,fi(x)表示第ii个目标函数(如距离、时间、成本),xx为路径解。


三、MOMPA在最短路径问题中的应用

1. 旅行商问题(TSP)
  • 问题建模:将城市坐标编码为决策变量,目标函数为总路径长度与时间成本。
  • 实验结果:MOMPA在30城市TSP中,帕累托前沿覆盖率高,解集分布均匀,优于NSGA-II和MOPSO。
  • Matlab实现:通过Draw_Path函数可视化路径,使用箭头标注移动方向(见图1)。
2. 城市间多交通模式路径规划
  • 案例:美国25个主要城市间(洛杉矶至纽约)的汽车/飞机路线优化,目标为成本、距离、时间。
  • 方法:结合Lexicographic法,优先优化主要目标(如成本),再依次处理次要目标。
  • 结果:MOMPA提供多组非支配解,支持决策者根据偏好选择。
3. 无人机三维路径规划
  • 挑战:需规避障碍物并优化飞行高度、能耗与安全性。
  • MOMPA改进:引入高斯扰动机制增强全局搜索能力,在复杂地形中生成平滑且安全的路径。

四、MOMPA与传统多目标算法性能对比

1. 测试基准
  • 测试函数:ZDT、DTLZ、WFG等46个多目标函数。
  • 工程问题:车侧撞击优化、齿轮系设计等7类实际问题。
2. 关键指标
  • 收敛性:IGD(反向世代距离)、GD(世代距离)。
  • 多样性:Spacing、Delta指标。
  • 综合性能:MOMPA在60%的测试函数中优于NSGA-II和MOEA/D,尤其在高压线塔设计等问题中,解集质量提升15%。
3. 优势分析
  • 参数敏感性低:仅需调整种群大小与迭代次数,无需复杂参数调优。
  • 计算效率高:时间复杂度为O(MN2)O(MN2),低于NSGA-II的O(MN3)O(MN3)。

五、研究展望与挑战

  1. 动态环境适应性:当前MOMPA假设环境静态,未来需结合实时数据更新策略(如动态矩阵转换)。
  2. 高维优化:针对1000+维的大规模路径规划问题,需引入紧凑型编码或并行计算。
  3. 硬件集成:在嵌入式系统中部署MOMPA,实现无人机、自动驾驶车辆的实时路径规划。

📚2 运行结果

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本部分包括第4部分全部代码及文章, 然后代码有详细注释:

function Draw_Path(Path,X)
%{输入:待画路线  城市的坐标位置;输出:旅行商的路线}
R =  [Path(1,:) Path(1,1)]; % 一共有n个城市,但是这里R有n+1个值,是为了让路径最后再回到起点
A = X(R,:);            %根据R将坐标顺序存入A中
row = size(A,1);       %实际上row=n+1
%% 绘图
figure;
hold on
plot(X(:,1),X(:,2),'ro')   %X(:,1),X(:,2)分别代表的X轴坐标和Y轴坐标
for i = 2:row
    [arrowx,arrowy] = dsxy2figxy(gca,A(i-1:i,1),A(i-1:i,2));    %dsxy2figxy坐标转换函数,记录两个点
    annotation('textarrow',arrowx,arrowy,'HeadWidth',3,'color',[1,0,1]); %将这两个点连接起来
end
hold off
%% 绘制路线图
figure(2);
xlabel('横坐标x')
ylabel('纵坐标y')
title('旅行商轨迹图')
end

image.gif

🎉3 参考文献

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