【无人机3D路径规划】基于非支配排序遗传算法NSGAII的无人机3D路径规划研究(Matlab代码实现)

简介: 【无人机3D路径规划】基于非支配排序遗传算法NSGAII的无人机3D路径规划研究(Matlab代码实现)

 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

💥1 概述

非支配排序遗传算法(NSGA)是一种多目标优化算法,旨在解决具有多个目标函数的优化问题。NSGA是在遗传算法的基础上发展而来的,它通过一种称为"非支配排序"的策略,将解空间中的个体分为不同的等级,并通过交叉和变异等遗传操作来搜索适应于多个目标的优质解。NSGA首先对种群中的个体进行非支配排序,即根据个体之间的优劣关系将其划分为多个不同的前沿等级。一个个体如果在某个目标函数上优于另一个个体且不劣于另一个个体,则认为它是非支配的。这样,种群中的个体就被划分为多个前沿等级,每个等级中的个体都不受其他等级中个体的支配。NSGA的特点在于能够有效地搜索多目标优化问题的帕累托前沿,即所有最优解构成的集合。它在解决具有多个相互竞争目标的复杂优化问题时表现出色,已被广泛应用于工程设计、资源分配、机器学习等领域。

一、引言

无人机路径规划是无人机自主飞行中的关键任务之一,对于提高飞行效率、确保飞行安全具有重要意义。在3D空间中,无人机路径规划需要考虑更多的约束条件,如空间障碍、飞行高度限制等。因此,采用有效的算法进行3D路径规划至关重要。非支配排序遗传算法NSGAII作为一种多目标优化算法,在解决复杂优化问题中表现出色,被广泛应用于工程设计、资源分配等领域。本文将研究基于NSGAII的无人机3D路径规划方法。

二、NSGAII算法原理

NSGAII是在遗传算法的基础上发展而来的,它通过一种称为“非支配排序”的策略,将解空间中的个体分为不同的等级,并通过交叉和变异等遗传操作来搜索适应于多个目标的优质解。NSGAII的特点在于能够有效地搜索多目标优化问题的帕累托前沿,即所有最优解构成的集合。

在NSGAII中,首先需要对种群中的个体进行非支配排序,即根据个体之间的优劣关系将其划分为多个不同的前沿等级。然后,通过选择、交叉、变异等遗传操作生成新的解,并利用非支配排序和拥挤度来维护种群的多样性和收敛性。通过不断迭代和进化,NSGAII能够逐步改进解的质量,找到更好的解方案。

三、无人机3D路径规划问题建模

无人机3D路径规划问题可以转化为一个多目标优化问题,其目标函数和约束条件如下:

  1. 目标函数:可能包括路径长度、飞行时间、能耗、避障能力等多个目标。这些目标之间可能存在冲突,需要找到一组最优解,使得这些目标之间达到最好的平衡。
  2. 约束条件:包括空间障碍、飞行高度限制、无人机性能限制等。这些约束条件需要被充分考虑,以确保规划出的路径是可行且安全的。

四、基于NSGAII的无人机3D路径规划算法实现

基于NSGAII的无人机3D路径规划算法的实现步骤如下:

  1. 问题建模:将无人机路径规划问题转化为多目标优化问题,并定义目标函数和约束条件。
  2. 算法实现:实现NSGAII算法,包括选择合适的遗传操作(如交叉、变异等)、非支配排序和拥挤度计算等。
  3. 路径表示:设计合适的路径表示方法,例如用一系列的航点表示路径。
  4. 适应度函数:根据路径的目标值计算适应度,以评估路径的优劣。
  5. 遗传操作:通过交叉和变异等遗传操作生成新的解。
  6. 非支配排序:对种群中的个体进行非支配排序,确定帕累托最优解集合。
  7. 进化迭代:迭代地应用遗传操作和非支配排序,直到收敛到满意的解集合或达到迭代次数上限。
  8. 结果分析:对NSGAII得到的路径解进行评估和比较,选择最优解或者提供决策支持。

五、实验结果与分析

通过实验验证基于NSGAII的无人机3D路径规划算法的有效性。实验可以设置不同的场景和约束条件,以测试算法的适应性和鲁棒性。对实验结果进行分析,评估算法的性能和优缺点,并提出改进方向。

六、结论与展望

总结基于NSGAII的无人机3D路径规划算法的研究成果和贡献。同时,展望未来的研究方向和发展趋势,如算法优化、实时性提升、应用场景拓展等。

总之,基于NSGAII的无人机3D路径规划算法为无人机在复杂环境中的路径规划提供了一种有效的解决方案。通过不断优化和改进算法,可以进一步提高无人机的自主飞行能力和应用范围。

📚2 运行结果

image.gif 编辑

image.gif 编辑

部分代码:

function [ f1 ] = NSGA2_fitness1( dna)

%NSGA2_FITNESS1 Summary of this function goes here

%本函数计算航路长度代价

dnanum=size(dna,1);          %种群数目

dnalength=size(dna,2)-1;     %有几段?相当于种群中的个体为点,点与点之间依次相连有多少条线段,因此要减1

f1=zeros(dnanum,1);          %每段对应的航路长度代价

for i=1:1:dnanum

   f1(i,1)=0;

   for j=1:1:dnalength

       d(1)=(dna(i,j+1,1)-dna(i,j,1))*10;

       d(2)=(dna(i,j+1,2)-dna(i,j,2))*10;  % *10是因为每小段又划分为10格?

       d(3)=dna(i,j+1,3)-dna(i,j,3);

       d=d.^2;

       f1(i,1)=f1(i,1)+sqrt(d(1)+d(2)+d(3));

       %i个体数目

   end

end

%   Detailed explanation goes here

 

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。

[1]王广生,孙祎峥,孙海军,等.内河船舶尾气监测的多无人机路径规划研究[J].港口航道与近海工程,2024,61(01):93-98.DOI:10.16403/j.cnki.ggjs20240118.

[2]卢颖,庞黎晨,陈雨思,等.一种面向城市资料获取,更多粉丝福利,MATLAB|Simulink|Python资源获取【请看主页然后私信】

相关文章
|
算法 测试技术 编译器
掌握CTest:CTest综合指南
掌握CTest:CTest综合指南
964 1
|
机器学习/深度学习 算法 决策智能
选址问题-精确重心法和遗传算法
选址问题-精确重心法和遗传算法
1993 0
|
监控 数据可视化 API
yolo-nas无人机高空红外热数据小目标检测(教程+代码)
yolo-nas无人机高空红外热数据小目标检测(教程+代码)
|
28天前
|
传感器 算法 安全
【无人机】四旋翼飞行器控制、路径规划和轨迹优化(Matlab实现)
【无人机】四旋翼飞行器控制、路径规划和轨迹优化(Matlab实现)
137 2
|
4天前
|
Java
CompletableFuture用法
本文介绍了Java中CompletableFuture的使用示例,包含两个演示方法。第一个方法展示了如何使用runAsync和supplyAsync执行异步任务,并通过join获取结果;第二个方法演示了如何使用anyOf处理多个异步任务并获取最先完成的结果。
35 12
|
11天前
|
监控 关系型数据库 数据库
解析pg_stat_replication状态字段的枚举值
每种枚举值都代表着不同阶段下从属节点(replica)所处环境及其行为模式,在管理和监控PostgreSQL高可用性集群环境中具有重要意义。通过理解每一种枚举值所代表含义可以帮助管理员更好地诊断问题、优化性能以及保证数据一致性等方面提供支持。
49 16
|
11天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
介绍MySQL的InnoDB引擎特性
总结而言 , Inno DB 引搞 是 MySQL 中 高 性 能 , 高 可靠 的 存 储选项 , 宽泛 应用于要求强 复杂交易处理场景 。
51 15
人工智能 开发框架 自然语言处理
175 20
|
10天前
|
数据采集 数据可视化 安全
基于python大数据的天气可视化分析预测系统
本研究探讨基于Python的天气预报数据可视化系统,旨在提升天气数据获取、分析与展示的效率与准确性。通过网络爬虫技术快速抓取实时天气数据,并运用数据可视化技术直观呈现天气变化趋势,为公众出行、农业生产及灾害预警提供科学支持,具有重要的现实意义与应用价值。

热门文章

最新文章