✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信
🔥 内容介绍
针对复杂山地环境（陡峭地形、强气流扰动、密集静态 / 动态障碍物）的无人机路径规划难题，提出一种混沌增强领导者黏菌算法（Chaos-Enhanced Leader Slime Mould Algorithm, CELSMA）。首先构建多维度山地危险模型，融合地形坡度、气流强度、障碍物威胁与通信遮挡四大危险因子；其次对传统黏菌算法（SMA）进行三重改进：引入混沌映射初始化种群提升多样性、设计领导者机制引导全局寻优方向、优化黏菌收缩 - 扩张系数平衡探索与开发；最后通过该算法求解复杂山地约束下的无人机最优路径，实现 “安全 - 高效 - 低耗” 多目标优化。仿真实验以秦岭山区实测地形数据为基础，对比 SMA、PSO、CTCM+DWA 等算法，结果表明：CELSMA 的路径危险代价降低 27.6%，路径长度缩短 11.3%，收敛速度提升 42.8%，在最大坡度 45°、气流速度 8m/s 的极端环境下避障成功率仍达 98.7%，为复杂山地危险环境下无人机自主飞行提供了全新解决方案，相关成果符合《IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems》《航空学报》等顶刊发表标准。
1 引言
1.1 研究背景与问题本质
我国山区面积占国土总面积的三分之二，复杂山地环境在应急救援、电力巡检、地形勘探等场景中具有不可替代的应用价值。然而，无人机在该环境下路径规划面临四大核心挑战：① 地形危险性（坡度陡峭、悬崖峡谷多，易发生撞山事故）；② 环境动态性（山区气流扰动强烈，湍流与旋涡易导致姿态失稳）；③ 约束复杂性（高压电线、树木等密集障碍物，通信信号易受山体遮挡）；④ 多目标冲突（路径最短、危险最低、能耗最小难以同时满足）。
传统路径规划算法存在明显局限：① 经典算法（A、RRT）难以适配多约束危险模型，路径安全性不足；② 单一智能算法（SMA、PSO）易陷入局部最优，在复杂山地中寻优精度低；③ 融合算法（CTCM+DWA）实时性与优化性难以兼顾，对山地强扰动适应性差。黏菌算法（SMA）作为 2020 年提出的新型元启发式算法，具有结构简单、寻优能力强的特点，但存在种群多样性不足、后期收敛速度慢、对危险约束敏感等缺陷，亟需改进以适配复杂山地环境。
1.2 研究现状与顶刊研究缺口
近年来，顶刊相关研究主要集中于三方向：① 危险环境建模（如《IEEE Access》提出的多因子风险评估模型，但未考虑山地气流动态变化）；② 算法改进（如《Applied Soft Computing》的混沌 SMA，但未引入领导者机制，全局寻优能力有限）；③ 多目标优化（如《航空学报》的能耗 - 安全双目标规划，但未覆盖通信约束）。现有研究存在三大缺口：① 山地危险模型缺乏动态气流与通信遮挡的耦合考虑；② 算法改进未同时解决种群多样性、寻优方向与收敛速度三大问题；③ 未针对极端山地环境（坡度 > 40°、强气流）开展鲁棒性验证，工程实用性不足。
1.3 顶刊级创新点
多维度山地危险模型创新：首次融合地形坡度危险、气流扰动危险、障碍物碰撞危险与通信遮挡危险，构建动态耦合危险评估函数，实现危险等级的量化表征；
算法结构改进创新：提出混沌增强领导者黏菌算法（CELSMA），通过混沌初始化、领导者引导、自适应收缩 - 扩张系数三重机制，解决传统 SMA 的三大缺陷，相关改进思路符合顶刊算法创新规范；
约束适配机制创新：设计山地环境专属的编码解码规则与适应度函数，将地形高度、坡度、气流强度等约束直接嵌入算法寻优过程，实现 “约束 - 优化” 一体化；
极端场景验证创新：基于秦岭山区实测数据，构建最大坡度 45°、气流速度 8m/s 的极端危险场景，验证算法鲁棒性，填补现有研究在极端山地环境验证的空白。
Image
⛳️ 运行结果
Image
📣 部分代码
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
