【无人机巡航】基于模拟退火算法求解无人机巡航问题附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

一个基本的无人机巡航问题（也称为旅行商问题）的解决方案。

1. 定义问题：将无人机巡航问题抽象成旅行商问题。在这个问题中，假设有一组巡航路径，使得无人机从起点出发，经过每个地点恰好一次，并返回起点，同时使得总巡航距离最小。
   
2. 建立邻接矩阵：根据给定的地点集合，计算任意两个地点之间的距离，并构建一个邻接矩阵来表示地点之间的连接关系和距离信息。
   
3. 初始化解空间：使用贪婪算法或随机算法生成初始的巡航路径，比如顺序访问地点的序列。
   
4. 评价函数：定义一个评价函数，用来衡量巡航路径的质量。在无人机巡航问题中，评价函数可以是路径上所有地点之间距离的总和。
   
5. 迭代搜索：应用启发式搜索算法，如火算法、遗传算法等，通过不断迭代生成新的路径并价函数上进行优化，逐步寻找更优的巡航路径。
   
6. 终止条件：根据预设的停止条件代次数、收敛到一个稳定解等，决定何时结束解，返回该路径作为无人机的巡航路径。
   

⛄ 部分代码

clc, clear%模拟退火法解巡航问题sj0=load('sj.txt');    %加载100个目标的数据，数据按照表格中的位置保存在纯文本文件sj.txt中x=sj0(:,[1:2:8]);x=x(:);y=sj0(:,[2:2:8]);y=y(:);sj=[x y]; d1=[70,40]; sj=[d1;sj;d1]; sj=sj*pi/180; %角度化成弧度d=zeros(102); %距离矩阵d初始化for i=1:101   for j=i+1:102d(i,j)=6370*acos(cos(sj(i,1)-sj(j,1))*cos(sj(i,2))*cos(sj(j,2))+sin(sj(i,2))*sin(sj(j,2)));   endendd=d+d';path=[];long=inf; %巡航路径及长度初始化rand('state',sum(clock));  %初始化随机数发生器endpath, long % 输出巡航路径及路径长度xx=sj(path,1);yy=sj(path,2);plot(xx,yy,'-*') %画出巡航路径

⛄ 运行结果

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