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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無(wú)線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

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?? 內(nèi)容介紹

在無(wú)人機(jī)領(lǐng)域，如何實(shí)現(xiàn)復(fù)雜地形下的避障和三維航跡規(guī)劃一直是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。為了解決這一問(wèn)題，研究人員提出了基于熊氣味搜索算法（BSSA）的方法，該方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)的避障和航跡規(guī)劃。本文將介紹基于BSSA的復(fù)雜地形無(wú)人機(jī)避障三維航跡規(guī)劃算法的步驟。

首先，我們需要了解熊氣味搜索算法（BSSA）的基本原理。BSSA是一種基于生物啟發(fā)的算法，其靈感來(lái)源于熊在尋找食物時(shí)釋放氣味并根據(jù)氣味濃度來(lái)調(diào)整自己的行動(dòng)。在BSSA中，無(wú)人機(jī)會(huì)釋放一定數(shù)量的氣味，并根據(jù)周圍氣味的濃度來(lái)調(diào)整自己的飛行路徑，從而實(shí)現(xiàn)避障和航跡規(guī)劃。

接下來(lái)，我們將介紹基于BSSA的復(fù)雜地形無(wú)人機(jī)避障三維航跡規(guī)劃算法的具體步驟。首先，無(wú)人機(jī)需要獲取周圍環(huán)境的地形信息，包括高度、障礙物位置等。然后，無(wú)人機(jī)釋放一定數(shù)量的氣味，并根據(jù)周圍氣味的濃度來(lái)調(diào)整自己的飛行路徑，以避開(kāi)障礙物并規(guī)劃出一條安全的航跡。在這個(gè)過(guò)程中，無(wú)人機(jī)會(huì)不斷釋放氣味，并根據(jù)周圍環(huán)境的變化來(lái)調(diào)整自己的飛行路徑，直到到達(dá)目的地。

此外，基于BSSA的復(fù)雜地形無(wú)人機(jī)避障三維航跡規(guī)劃算法還可以考慮風(fēng)速、風(fēng)向等外部環(huán)境因素，并對(duì)無(wú)人機(jī)的飛行路徑進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。通過(guò)這種方法，無(wú)人機(jī)可以有效地避開(kāi)復(fù)雜地形中的障礙物，并規(guī)劃出一條安全、高效的航跡。

總之，基于熊氣味搜索算法（BSSA）的復(fù)雜地形無(wú)人機(jī)避障三維航跡規(guī)劃算法是一種有效的方法，能夠幫助無(wú)人機(jī)在復(fù)雜地形中實(shí)現(xiàn)避障和航跡規(guī)劃。通過(guò)不斷優(yōu)化算法和方法，我們相信這種方法將在無(wú)人機(jī)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為無(wú)人機(jī)的應(yīng)用提供更加可靠、安全的保障。

?? 部分代碼

function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1 ? ?Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1 ? ?for i=1:dim ? ? ? ?ub_i=ub(i); ? ? ? ?lb_i=lb(i); ? ? ? ?Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i; ? ?endend

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 徐宏飛.面向智慧避障的物流無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃研究[D].北京交通大學(xué),2019.

[2] 徐宏飛.面向智慧避障的物流無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃研究[J].北京交通大學(xué)[2023-11-09].

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無(wú)線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合