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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)

信號(hào)處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動(dòng)機(jī)?? ? ? ?無(wú)人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

無(wú)人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，使得它們?cè)诟鱾€(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。其中，無(wú)人機(jī)的三維路徑規(guī)劃是一個(gè)非常重要的問(wèn)題，它涉及到無(wú)人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境下的避障和航跡規(guī)劃。為了解決這個(gè)問(wèn)題，科學(xué)家們提出了各種各樣的算法。本文將介紹一種基于蝙蝠算法BA實(shí)現(xiàn)的無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法。

蝙蝠算法是一種新興的優(yōu)化算法，它來(lái)源于蝙蝠的捕食行為。蝙蝠在捕食時(shí)，會(huì)通過(guò)發(fā)出超聲波來(lái)尋找獵物，并根據(jù)獵物的距離和方向來(lái)調(diào)整自己的飛行方向和速度。蝙蝠算法將這種行為模擬成了一個(gè)優(yōu)化過(guò)程，通過(guò)不斷地調(diào)整蝙蝠的位置和速度，來(lái)尋找最優(yōu)解。

在無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃中，我們可以將無(wú)人機(jī)看作是一個(gè)蝙蝠，它需要通過(guò)發(fā)出信號(hào)來(lái)感知周圍的環(huán)境，并根據(jù)環(huán)境的情況來(lái)調(diào)整自己的飛行方向和速度。具體來(lái)說(shuō)，我們可以將無(wú)人機(jī)的位置和速度看作是蝙蝠的位置和速度，將無(wú)人機(jī)的目標(biāo)點(diǎn)看作是獵物，將無(wú)人機(jī)與障礙物之間的距離看作是獵物與蝙蝠之間的距離。通過(guò)不斷地調(diào)整無(wú)人機(jī)的位置和速度，來(lái)尋找一條最優(yōu)的航跡，使得無(wú)人機(jī)能夠在復(fù)雜環(huán)境下避開(kāi)障礙物，并到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。

具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，我們可以將無(wú)人機(jī)的航跡規(guī)劃分為兩個(gè)階段：全局規(guī)劃和局部規(guī)劃。在全局規(guī)劃階段，我們需要確定無(wú)人機(jī)的起點(diǎn)和終點(diǎn)，并生成一條初步的航跡。在局部規(guī)劃階段，我們需要根據(jù)無(wú)人機(jī)周圍的環(huán)境情況，對(duì)航跡進(jìn)行調(diào)整，使得無(wú)人機(jī)能夠避開(kāi)障礙物并到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。

在全局規(guī)劃階段，我們可以使用蝙蝠算法來(lái)尋找一條初步的航跡。具體來(lái)說(shuō)，我們可以將無(wú)人機(jī)的位置和速度看作是蝙蝠的位置和速度，將無(wú)人機(jī)的起點(diǎn)和終點(diǎn)看作是獵物，將無(wú)人機(jī)與障礙物之間的距離看作是獵物與蝙蝠之間的距離。通過(guò)不斷地調(diào)整無(wú)人機(jī)的位置和速度，來(lái)尋找一條最優(yōu)的航跡，使得無(wú)人機(jī)能夠在復(fù)雜環(huán)境下避開(kāi)障礙物，并到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。

在局部規(guī)劃階段，我們需要根據(jù)無(wú)人機(jī)周圍的環(huán)境情況，對(duì)航跡進(jìn)行調(diào)整。具體來(lái)說(shuō)，我們可以將無(wú)人機(jī)周圍的環(huán)境情況看作是獵物的位置和距離，通過(guò)調(diào)整無(wú)人機(jī)的位置和速度，來(lái)避開(kāi)障礙物并到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。

總之，基于蝙蝠算法BA實(shí)現(xiàn)的無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法可以有效地解決無(wú)人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境下的避障和航跡規(guī)劃問(wèn)題。未來(lái)，我們可以進(jìn)一步優(yōu)化這種方法，使得無(wú)人機(jī)能夠更加智能地避開(kāi)障礙物，并更加精準(zhǔn)地到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

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[1] 蘇菲.基于改進(jìn)蝙蝠算法的無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃[J].無(wú)線電工程, 2022, 52(12):2229-2236.

[2] 孟慶奎.復(fù)雜環(huán)境下無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃及信息采集方法的研究[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué),2015.DOI:10.7666/d.D753443.

[3] 張濤,李少波,張安思,等.基于改進(jìn)人工魚(yú)群算法的復(fù)雜地貌無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃[J].科學(xué)技術(shù)與工程, 2023.

[4] 魯建廈趙林斌湯洪濤.基于射頻識(shí)別庫(kù)存管理的無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng), 2018, 24(12):3129-3135.

[5] 王福儀,孟秀云,張海闊.基于ε-level蝙蝠算法的無(wú)人機(jī)三維航跡規(guī)劃[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào), 2023, 48.DOI:10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0502.

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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