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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡預測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

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?? 內(nèi)容介紹

本文將介紹一種基于侏儒貓鼬算法DMOA實現(xiàn)復雜地貌下的無人機避障三維航跡規(guī)劃方法。無人機在進行航拍、搜救、巡邏等任務時，需要在復雜的地形環(huán)境中進行避障規(guī)劃，以確保安全性和任務效率。本文提出的方法可以有效地解決這一問題。

首先，介紹一下侏儒貓鼬算法DMOA。它是一種新型的多目標優(yōu)化算法，其基本思想是將種群分為多個子種群，每個子種群都有自己的優(yōu)化目標。在每一代進化中，每個子種群都會通過交換個體來共同優(yōu)化各自的目標。這種算法可以有效地避免傳統(tǒng)優(yōu)化算法中的局部最優(yōu)問題，提高了優(yōu)化效率和精度。

在本文中，我們將侏儒貓鼬算法DMOA應用到無人機避障三維航跡規(guī)劃中。具體來說，我們首先將地形數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三維點云數(shù)據(jù)，并將其作為無人機路徑規(guī)劃的輸入。然后，我們將無人機的飛行路徑劃分為多個子路徑，并將每個子路徑作為一個子種群。每個子種群都有自己的優(yōu)化目標，包括路徑長度、路徑安全性和路徑平滑性等。在每一代進化中，每個子種群都會通過交換個體來共同優(yōu)化各自的目標。

在進行路徑規(guī)劃時，我們還需要考慮到無人機的動態(tài)避障問題。即使在規(guī)劃好的路徑上，無人機仍然可能會遇到一些障礙物，需要進行實時避障。為了解決這一問題，我們采用了一種基于模型預測控制的方法。具體來說，我們建立了一個無人機動態(tài)避障的模型，并將其與路徑規(guī)劃算法相結(jié)合。在飛行過程中，無人機會根據(jù)當前的位置和速度信息，預測未來一段時間內(nèi)可能出現(xiàn)的障礙物，并根據(jù)預測結(jié)果進行實時避障。

最后，我們對本文提出的方法進行了實驗驗證。實驗結(jié)果表明，我們的方法可以有效地解決復雜地形下的無人機避障問題，并且具有較高的優(yōu)化效率和精度。在未來的研究中，我們將進一步探索如何將本文提出的方法應用到更廣泛的場景中，以滿足實際應用的需求。

?? 部分代碼

function DrawPic(result1,data,str)figureplot3(data.S0(:,1)*data.unit(1),data.S0(:,2)*data.unit(2),data.S0(:,3)*data.unit(3),'o','LineWidth',1.5,... ? ?'MarkerEdgeColor','g',... ? ?'MarkerFaceColor','g',... ? ?'MarkerSize',8)hold onplot3(data.E0(:,1)*data.unit(1),data.E0(:,2)*data.unit(2),data.E0(:,3)*data.unit(3),'h','LineWidth',1.5,... ? ?'MarkerEdgeColor','g',... ? ?'MarkerFaceColor','g',... ? ?'MarkerSize',8)plot3(result1.path(:,1).*data.unit(1),result1.path(:,2).*data.unit(2),result1.path(:,3).*data.unit(3),'-','LineWidth',1.5,... ? ?'MarkerEdgeColor','g',... ? ?'MarkerFaceColor','g',... ? ?'MarkerSize',10)for i=1:data.numObstacles ? ?x=1+data.Obstacle(i,1); ? ?y=1+data.Obstacle(i,2); ? ?z=1+data.Obstacle(i,3); ? ?long=data.Obstacle(i,4); ? ?wide=data.Obstacle(i,5); ? ?pretty=data.Obstacle(i,6); ? ?x0=ceil(x/data.unit(1))*data.unit(1); ? ?y0=ceil(y/data.unit(2))*data.unit(2); ? ?z0=ceil(z/data.unit(3))*data.unit(3); ? ?long0=ceil(long/data.unit(1))*data.unit(1); ? ?wide0=ceil(wide/data.unit(2))*data.unit(2); ? ?pretty0=ceil(pretty/data.unit(3))*data.unit(3); ? ?[V,F] = DrawCuboid(long0, wide0, pretty0, x0,y0,z0);endlegend('起點','終點','location','north')grid on%axis equalxlabel('x（km）')ylabel('y（km）')zlabel('z（km）')title([str, '最優(yōu)結(jié)果:', num2str(result1.fit)])% figure% plot3(data.S0(:,1)*data.unit(1),data.S0(:,2)*data.unit(2),data.S0(:,3)*data.unit(3),'o','LineWidth',2,...% ? ? 'MarkerEdgeColor','r',...% ? ? 'MarkerFaceColor','r',...% ? ? 'MarkerSize',10)% hold on% plot3(data.E0(:,1)*data.unit(1),data.E0(:,2)*data.unit(2),data.E0(:,3)*data.unit(3),'h','LineWidth',2,...% ? ? 'MarkerEdgeColor','r',...% ? ? 'MarkerFaceColor','r',...% ? ? 'MarkerSize',10)% plot3(result1.path(:,1).*data.unit(1),result1.path(:,2).*data.unit(2),result1.path(:,3).*data.unit(3),'-','LineWidth',2,...% ? ? 'MarkerEdgeColor','k',...% ? ? 'MarkerFaceColor','r',...% ? ? 'MarkerSize',10)% for i=1:data.numObstacles% ? ? x=1+data.Obstacle(i,1);% ? ? y=1+data.Obstacle(i,2);% ? ? z=1+data.Obstacle(i,3);% ? ? long=data.Obstacle(i,4);% ? ? wide=data.Obstacle(i,5);% ? ? pretty=data.Obstacle(i,6);% ? ? % ? ? x0=ceil(x/data.unit(1))*data.unit(1);% ? ? y0=ceil(y/data.unit(2))*data.unit(2);% ? ? z0=ceil(z/data.unit(3))*data.unit(3);% ? ? long0=ceil(long/data.unit(1))*data.unit(1);% ? ? wide0=ceil(wide/data.unit(2))*data.unit(2);% ? ? pretty0=ceil(pretty/data.unit(3))*data.unit(3);% ? ? [V,F] = DrawCuboid(long0, wide0, pretty0, x0,y0,z0);% end% legend('起點','終點','location','north')% grid on% xlabel('x（km）')% ylabel('y（km）')% zlabel('z（km）')% title([str, '最優(yōu)結(jié)果:', num2str(result1.fit)])end

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(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、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無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 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合