基于蚁群算法的三维路径规划算法以及蚁群算法的优化计算——TSP优化附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

针对无人机在飞行过程中易受复杂环境与地形信息、确定的和不确定的威胁区等因素影响的情况,为保障无人机的飞行安全,对无人机的路径规划问题进行研究.首先通过栅格化的方法对无人机的飞行环境进行三维建模,并以最短路径为目标,采用蚁群算法,为无人规划出一条安全、最优的飞行路径.最后,采用仿真的方式进行验证,结果表明,与传统算法相比该算法规划出的飞行路径更优,运算时间更短.

⛄ 部分代码

clc

clear

h=[1800 1600 1900 1700 2300 2100 2500 2400 2700 2600 2900

  1600 1700 2000 2500 1900 2900 2000 2500 2700 3000 2800

  2100 1900 2500 1900 1700 2400 2700 3000 2300 2500 2900

  1700 2000 2400 2000 1800 2300 2500 2000 2500 2000 2800

  2200 1800 3500 3100 2300 2400 1800 3100 3200 2300 2000

  1900 2100 2600 2600 2300 3000 3500 3100 2300 2600 2500

  1700 1400 2300 2900 2400 2800 1800 3500 2600 2000 3200

  2300 2500 2400 3100 3000 2600 3000 2300 3000 2500 2700

  2000 1800 2600 2000 2200 3000 2300 2500 2400 2000 2300

  2300 1500 2000 2700 2800 2700 3000 2500 2000 2800 2700

  2000 2300 2500 1500 2500 2000 2300 2600 2000 2500 2000];


for i=1:11

   for j=1:11

       h1(2*i-1,j)=h(i,j);

   end

end


for i=1:10

   for j=1:11

       h1(2*i,j)=(h1(2*i-1,j)+h1(2*i+1,j))/2;

   end

end


for i=1:21

   for j=1:11

       h2(i,2*j-1)=h1(i,j);

   end

end


for i=1:21

   for j=1:10

       h2(i,2*j)=(h2(i,2*j-1)+h2(i,2*j+1))/2;

   end

end

z=h2;      %   初始地形

x=1:21;

y=1:21;

[x1,y1]=meshgrid(x,y);

mesh(x1,y1,z)

for i=1:21

   information(i,:,:)=ones(21,21);     %初始信息素

end

save data z information

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]焦阳. "基于改进蚁群算法的无人机三维路径规划研究." 舰船电子工程 039.003(2019):41-45.

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