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内容介绍
一、技术背景与行业痛点
随着农业现代化进程的加速，无人机在农业领域的应用日益广泛，尤其在复杂地形下的精准作业中展现出巨大潜力。丘陵地形因其起伏多变、障碍物密集等特点，对无人机轨迹规划提出了严峻挑战。传统路径规划算法在复杂环境中易陷入局部最优解，且难以平衡全局搜索与局部开发能力。为解决这一问题，本文提出基于干扰模型的灰狼优化算法（IIE-GWO），通过增强种群多样性、引入动态权重机制及非线性控制因子，优化无人机在复杂丘陵地形中的飞行路径，提升作业效率与安全性。
丘陵地形农业无人机作业面临三大核心挑战：
地形复杂度
：坡度超过25°的陡坡、沟壑及密集植被导致传统路径规划算法易陷入局部最优，作业效率下降30%以上。
动态环境干扰
：风场突变、信号遮挡等突发因素使无人机轨迹稳定性降低，事故率较平原地区高2.5倍。
作业精度要求
：农药喷洒需控制雾滴沉积量误差≤5%，而传统算法生成的路径曲率波动导致覆盖率不足70%。
2024年ASOC SCI2区TOP论文《基于干扰模型的灰狼优化算法IIE-GWO+复杂丘陵地形农业无人机轨迹规划》提出创新解决方案，通过引入波干涉增强种群多样性、动态权重平衡机制及多目标优化策略，实现轨迹规划效率与安全性的双重突破。
二、IIE-GWO算法核心创新点
- 波干涉增强种群多样性机制
传统灰狼优化算法（GWO）易陷入早熟收敛，IIE-GWO通过模拟波干涉现象生成初始种群：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% Plot the terrain model and threats
function PlotModel(model)
mesh(model.X,model.Y,model.H); % Plot the data
colormap summer; % Default color map.
set(gca, 'Position', [0 0 1 1]); % Fill the figure window.
axis equal vis3d on; % Set aspect ratio and turn off axis.
shading interp; % Interpolate color across faces.
material dull; % Mountains aren't shiny.
camlight left; % Add a light over to the left somewhere.
lighting gouraud; % Use decent lighting.
xlabel('x [m]');
ylabel('y [m]');
zlabel('z [m]');
hold on
% Threats as cylinders
threats = model.threats;
threat_num = size(threats,1);
h=350; % Height
for i = 1:threat_num
threat = threats(i,:);
threat_x = threat(1);
threat_y = threat(2);
threat_z = threat(3);
threat_radius = threat(4);
[xc,yc,zc]=cylinder(threat_radius); % create a unit cylinder
% set the center and height
xc=xc+threat_x;
yc=yc+threat_y;
zc=zc*h+threat_z;
c = mesh(xc,yc,zc); % plot the cylinder
% set(c,'edgecolor','none','facecolor','#FF0000','FaceAlpha',.3); % set color and transparency
set(c,'edgecolor','flat','facecolor','k','FaceAlpha',.3); % set color and transparency
end
end
🔗 参考文献
Liu X, Shao P, Li G, et al. Complex hilly terrain agricultural UAV trajectory planning driven by Grey Wolf Optimizer with interference model[J]. Applied Soft Computing, 2024, 160: 111710.（SC2区，TOP）
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🌈 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
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
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🌈电力系统方面
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🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 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
