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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(xiàn)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)展使得無(wú)人機(jī)在各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用，其中無(wú)人機(jī)的路徑規(guī)劃技術(shù)一直是研究的熱點(diǎn)之一。在復(fù)雜的山地地形中，無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃面臨著諸多挑戰(zhàn)，如何有效地規(guī)劃無(wú)人機(jī)的路徑成為了研究者們關(guān)注的焦點(diǎn)。本文將介紹一種基于蜣螂優(yōu)化算法（DBO）實(shí)現(xiàn)復(fù)雜山地地形無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃的方法。

首先，讓我們來(lái)了解一下蜣螂優(yōu)化算法（DBO）。蜣螂優(yōu)化算法是一種模擬蜣螂覓食行為的智能優(yōu)化算法，它模擬了蜣螂在尋找食物過(guò)程中釋放信息素、尋找最優(yōu)路徑的行為。通過(guò)模擬這種行為，蜣螂優(yōu)化算法可以有效地應(yīng)用于路徑規(guī)劃問(wèn)題中，尤其是在復(fù)雜地形中的路徑規(guī)劃問(wèn)題。

在實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃時(shí)，首先需要獲取山地地形的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括地形的高程信息、地形的坡度信息等。這些數(shù)據(jù)將作為路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，可以得到適合無(wú)人機(jī)飛行的路徑規(guī)劃方案。蜣螂優(yōu)化算法可以利用這些地形數(shù)據(jù)，通過(guò)模擬蜣螂的覓食行為，尋找出最優(yōu)的飛行路徑。

在實(shí)際的路徑規(guī)劃過(guò)程中，需要考慮到諸多因素，如地形的陡峭程度、地形的不規(guī)則性、風(fēng)力的影響等。這些因素都會(huì)對(duì)無(wú)人機(jī)的飛行路徑產(chǎn)生影響，因此需要在路徑規(guī)劃中進(jìn)行充分的考慮和分析。蜣螂優(yōu)化算法作為一種智能優(yōu)化算法，可以在考慮這些因素的基礎(chǔ)上，尋找出最優(yōu)的路徑規(guī)劃方案。

通過(guò)實(shí)際的仿真實(shí)驗(yàn)，我們可以驗(yàn)證蜣螂優(yōu)化算法在復(fù)雜山地地形中無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于蜣螂優(yōu)化算法的無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃方法可以在復(fù)雜地形中取得較好的效果，能夠有效地規(guī)避地形的障礙物，保證無(wú)人機(jī)的安全飛行。

總之，基于蜣螂優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜山地地形無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃是一種有效的方法，它充分利用了蜣螂優(yōu)化算法的智能優(yōu)化特性，在路徑規(guī)劃中取得了良好的效果。未來(lái)，我們可以進(jìn)一步研究和改進(jìn)這種方法，使其能夠更好地適用于更加復(fù)雜的地形環(huán)境，為無(wú)人機(jī)的應(yīng)用提供更加可靠的路徑規(guī)劃方案。

?? 部分代碼

% Plot Solutionset(gcf, 'unit' ,'centimeters' ,'position',[5 2 ?25 15 ]);PlotSolution( BestSol , BestCost ,model)figuremesh( model.x_data ?, model.y_data , model.z_data ); ? hold oncolorbar; box ?on ?,set(gcf,'Color',[1 1 1]);% set(gcf, 'unit' , 'centimeters','position' , [2 2 30 15]);h3= plot3( BestSol.sol.xx ?, ?BestSol.sol.yy , ?BestSol.sol.zz , '-r'); hold on% temp = 10^-2 ;h1 = ?plot3( ? model.xs, model.ys, model.zs, ?'o' , 'MarkerEdgeColor','r', ... ? ?'MarkerFaceColor','r'); ?hold onh2 = ?plot3( ?model.xt , model.yt , model.zt, '^' , 'MarkerEdgeColor','r', ... ? ?'MarkerFaceColor','r'); ?hold onif ? isfield( model ,'Barrier') ? ?for ind = ?1: model.Num_Barrier ? ? ? ?[X,Y,Z] = cylinder( model.Barrier(ind, 3) ?,100); ? ? ? ?h4= ?surf(X+model.Barrier(ind, 1),Y+model.Barrier(ind, 2), model.zmin+Z*( max(model.z_data(:))- model.zmin) ) ; hold on ? ? ? ?set(h4, ?'edgecolor','m','facecolor', 'm') ; ? ?endendif ? ~isfield( model ,'Barrier') ? ?legend( [ h1 , h2 , h3] , '起點(diǎn)' , '終點(diǎn)' , '線(xiàn)路', 'Location','southoutside' , 'Orientation','horizontal')else ? ?legend( [ h1 , h2 , h3 h4] , '起點(diǎn)' , '終點(diǎn)' , '線(xiàn)路' , '無(wú)法通行區(qū)域' ?, 'Location','southoutside', 'Orientation','horizontal')endxlabel('x / km','fontsize',10 ,'fontname','宋體');ylabel('y / km','fontsize',10 ,'fontname','宋體');zlabel('z / km','fontsize',10 ,'fontname','宋體');set(gca, 'xlim' , [ ? ?model.xmin ?model.xmax]) ;set(gca, 'ylim' , [ ? ?model.ymin ?model.ymax]) ;axis tightaxis normal hold offset(gca, ?'cameraposition', ?[-337 , 0 , 14.2])%%if ? ~isfield( model ,'Barrier') ? ?legend( [ h1 , h2 , h3] , '起點(diǎn)' , '終點(diǎn)' , '線(xiàn)路', 'Location','southoutside' , 'Orientation','horizontal')else ? ?legend( [ h1 , h2 , h3 h4] , '起點(diǎn)' , '終點(diǎn)' , '線(xiàn)路' , '無(wú)法通行區(qū)域' ?, 'Location','southoutside', 'Orientation','horizontal')endxlabel('x / km','fontsize',10 ,'fontname','宋體');ylabel('y / km','fontsize',10 ,'fontname','宋體');zlabel('z / km','fontsize',10 ,'fontname','宋體');set(gca, 'xlim' , [ ? ?model.xmin ?model.xmax]) ;set(gca, 'ylim' , [ ? ?model.ymin ?model.ymax]) ;axis tightaxis normal hold off%% 收斂曲線(xiàn)figure% semilogy( ?BestSol.BestCost ? ,'LineWidth',2); plot( BestCost ?,'LineWidth',2);xlabel('迭代次數(shù)');ylabel('目標(biāo)函數(shù)');grid on;% set(gca,'XLim',[0 ? ?BestSol.MaxIt]);%X軸的數(shù)據(jù)顯示范圍

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

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[1] 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.

[2] 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, 23(10):4433-4439.

[3] 王蕾,倫志新,葛超,等.基于改進(jìn)蛇優(yōu)化算法的無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法:202310495892[P][2023-12-01].

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1 各類(lèi)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(xiàn)調(diào)度、充電優(yōu)化、車(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)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(chē)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(chē)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(chē)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(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線(xiàn)線(xiàn)性陣列分布優(yōu)化、車(chē)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(xiàn)優(yōu)化

5 無(wú)線(xiàn)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