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内容介绍
一、研究背景与主题引入
随着无人机技术的快速发展，其在环境监测、农业植保、灾害救援等领域的应用日益广泛。在这些应用场景中，无人机需在目标区域内执行覆盖路径规划（Coverage Path Planning, CPP），以实现高效、全面的信息采集或任务执行。传统CPP算法常面临路径冗余、转折点多、平滑性差等问题，导致能耗增加、效率降低。近年来，粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）因其全局搜索能力强、参数调整简单等优势，被广泛应用于路径规划领域。然而，标准PSO易陷入局部最优，且在复杂环境中收敛速度较慢。为此，本研究提出一种
多策略集成粒子群优化算法（Multi-Strategy Integrated PSO, MSI-PSO）
，通过融合动态惯性权重、自适应变异和局部搜索策略，提升算法在无人机平滑覆盖路径规划中的性能，为实际应用提供理论支持与技术方案。
二、理论基础与文献综述
2.1 覆盖路径规划的核心问题
CPP的核心目标是在满足覆盖率要求的前提下，生成一条长度最短、转折点最少且平滑的路径。现有方法可分为三类：
几何分解法
：如Boustrophedon分解、Morse分解，通过将区域划分为子区域并生成规则路径，但适应性差，难以处理复杂障碍物。
图论法
：如生成树算法、旅行商问题（TSP）变种，依赖精确建模，计算复杂度高。
智能优化算法
：如遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）、PSO，通过启发式搜索平衡探索与开发，但存在收敛慢或易早熟问题。
2.2 粒子群优化算法的进展与局限
PSO通过模拟鸟群觅食行为，利用粒子速度与位置更新实现优化。其改进方向包括：
惯性权重调整
：如线性递减、模糊自适应权重，平衡全局与局部搜索。
变异策略
：引入高斯变异或差分变异，增强种群多样性。
混合算法
：结合局部搜索（如Nelder-Mead）或其它优化算法（如模拟退火）。
然而，现有研究多聚焦于单一策略改进，缺乏多策略协同机制，导致在复杂CPP问题中性能受限。
2.3 研究缺口
当前研究在以下方面存在不足：
平滑性约束不足
：多数算法未显式考虑路径曲率连续性，导致无人机频繁加减速。
动态环境适应性差
：障碍物移动或区域变化时，算法需重新初始化，效率低下。
多策略协同机制缺失
：单一策略改进难以同时提升收敛速度与解质量。
本研究通过MSI-PSO填补上述缺口，重点解决平滑覆盖路径规划中的效率与鲁棒性问题。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1] Hu G, Huang F, Houssein E H, et al. Smooth coverage path planning of unmanned aerial vehicles utilizing a novel multi-strategy integrated particle swarm optimization[J]. Advanced Engineering Informatics, 2026, 69: 104071.
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
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🌈 路径规划方面
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🌈 无人机应用方面
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🌈 元胞自动机方面
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🌈 雷达方面
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🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP
、
置换流水车间调度问题PFSP
、
混合流水车间调度问题HFSP
、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
