💥💥💞💞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。
📋📋📋本文内容如下:🎁🎁🎁
⛳️赠与读者
👨💻做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路,它不足为你揭示全部问题的答案,但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云,也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致,万一它给你带来了一场精神世界的苦雨,那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。
或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
💥1 概述
无人机三维路径规划:多目标螳螂搜索算法MOMSA与非支配排序的鲸鱼优化算法NSWOA研究
摘要
无人机三维路径规划是无人机应用中的关键技术,需在复杂三维环境中同时满足飞行距离最短、飞行时间最少、避障安全性最高等多目标优化需求。本文研究多目标螳螂搜索算法(MOMSA)与非支配排序的鲸鱼优化算法(NSWOA)在无人机三维路径规划中的应用,通过构建包含建筑物、山脉等障碍物的三维仿真环境,对比两种算法在收敛速度、解集多样性及多目标平衡能力方面的性能。实验结果表明,MOMSA在解集多样性上表现优异,NSWOA在收敛速度上更具优势,为无人机路径规划算法选择提供了理论依据。
1. 引言
无人机在军事侦察、灾害救援、物流配送等领域的应用日益广泛,其三维路径规划需在动态环境中实现多目标优化。传统单目标算法难以处理飞行距离、时间、能耗与安全性之间的冲突,而多目标优化算法通过帕累托前沿解集提供更全面的决策支持。MOMSA模拟螳螂捕食行为,结合帕累托支配与拥挤距离机制;NSWOA则通过非支配排序改进鲸鱼优化算法,二者在探索与开发平衡策略上具有互补性。本文通过MATLAB仿真对比两种算法在三维路径规划中的性能,为实际应用提供算法选择参考。
2. 算法原理
2.1 多目标螳螂搜索算法(MOMSA)
MOMSA模拟螳螂的捕食行为,分为三个阶段:
- 猎物搜索阶段:采用莱维飞行进行全局探索,通过随机步长扩大搜索范围,避免陷入局部最优。
- 猎物攻击阶段:结合梯度下降进行局部开发,利用路径点曲率约束优化飞行轨迹,确保平滑性。
- 性食同类阶段:引入精英保留策略,淘汰劣解并维持种群多样性。例如,在物流配送场景中,MOMSA通过动态调整路径点位置,使无人机在避开高层建筑的同时,保持与通信塔的安全距离。
2.2 非支配排序的鲸鱼优化算法(NSWOA)
NSWOA在鲸鱼优化算法(WOA)基础上引入非支配排序:
- 非支配分层:根据路径长度、飞行时间、威胁成本等目标函数,将种群分为多个非支配层。
- 拥挤距离计算:通过计算解在目标空间中的密度,优先保留分布稀疏的解,增强解集多样性。
- 螺旋更新策略:模拟鲸鱼螺旋捕食行为,结合惯性权重动态调整搜索步长。例如,在军事侦察任务中,NSWOA通过快速收敛到帕累托前沿,为指挥官提供多组安全与效率平衡的路径方案。
3. 无人机三维路径规划模型
3.1 环境建模
采用栅格地图表示三维空间,障碍物(如建筑物、山脉)以圆柱体或长方体建模,其威胁成本函数为:
编辑
3.2 目标函数
- 编辑
3. 高度约束成本:
编辑
4. 仿真实验与结果分析
4.1 实验设置
- 环境参数:仿真区域为1000m×1000m×500m,包含20个随机分布的障碍物。
- 算法参数:MOMSA种群规模为50,最大迭代次数为200;NSWOA非支配层保留比例为0.3,螺旋更新系数为1.5。
- 对比指标:收敛速度(迭代次数达到帕累托前沿90%所需时间)、解集多样性(帕累托前沿解的数量)、超体积指标(HV)。
4.2 结果分析
- 收敛速度:NSWOA在迭代50次时已收敛至帕累托前沿,而MOMSA需80次迭代。NSWOA的螺旋更新策略使其在全局搜索阶段更快定位优质解。
- 解集多样性:MOMSA的帕累托前沿解数量为42,显著高于NSWOA的28。MOMSA的性食同类阶段通过淘汰劣解,有效维持了种群多样性。
- 超体积指标:MOMSA的HV值为0.85,优于NSWOA的0.78,表明其解集在目标空间中分布更均匀。
4.3 典型路径对比
- MOMSA路径:在避开密集障碍物区域时,选择绕行路径,飞行时间增加12%,但安全性提升25%。
- NSWOA路径:优先选择直线距离较短的路径,飞行时间减少8%,但在障碍物边缘通过时安全性降低15%。
5. 结论与展望
本文研究表明,MOMSA与NSWOA在无人机三维路径规划中各具优势:MOMSA适合对解集多样性要求高的场景(如城市物流配送),NSWOA则适用于对实时性要求严格的任务(如灾害救援)。未来研究可聚焦于:
- 混合算法设计:结合MOMSA的多样性维护与NSWOA的快速收敛能力,开发混合多目标优化算法。
- 动态环境适应:引入强化学习机制,使算法能够实时响应突发障碍物或气流干扰。
- 实际场景验证:在真实无人机平台上部署算法,测试其在复杂环境中的鲁棒性。
📚2 运行结果
2.1 pareto最前运行结果图
编辑
2.2 MOMSA求解结果
编辑
编辑
编辑
编辑
编辑
2.3 NSWOA求解结果
编辑
编辑
编辑
编辑
编辑
编辑
🎉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。(文章内容仅供参考,具体效果以运行结果