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

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?? 內(nèi)容介紹

在無人機領(lǐng)域，避障三維航跡規(guī)劃算法是一個非常重要的研究方向。隨著無人機技術(shù)的不斷發(fā)展，無人機在各個領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛，因此如何實現(xiàn)無人機的安全飛行成為了一個亟待解決的問題?；诙d鷹搜索算法實現(xiàn)無人機避障三維航跡規(guī)劃算法是一種新穎的方法，本文將對該算法的流程進行詳細介紹。

首先，我們需要了解什么是禿鷹搜索算法。禿鷹搜索算法是一種基于動物行為的啟發(fā)式優(yōu)化算法，它模擬了禿鷹在捕食過程中的搜索行為。該算法具有較強的全局搜索能力和較快的收斂速度，適用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問題?；诙d鷹搜索算法實現(xiàn)無人機避障三維航跡規(guī)劃算法正是利用了這一特點，通過模擬禿鷹的搜索行為來尋找無人機的安全航跡。

在實際應(yīng)用中，無人機避障三維航跡規(guī)劃算法需要考慮到各種復(fù)雜的環(huán)境因素，如地形、障礙物、風(fēng)速等?；诙d鷹搜索算法的航跡規(guī)劃算法流程主要包括以下幾個步驟：

1. 
   

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   構(gòu)建環(huán)境模型：首先需要獲取無人機飛行環(huán)境的相關(guān)信息，如地形高度圖、障礙物位置、風(fēng)速等。然后利用這些信息構(gòu)建環(huán)境模型，為后續(xù)的航跡規(guī)劃提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

   
   

3. 
   

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   定義優(yōu)化目標(biāo)：在航跡規(guī)劃過程中，需要明確無人機的飛行任務(wù)和優(yōu)化目標(biāo)，如最短路徑、最小能耗等。這些優(yōu)化目標(biāo)將成為禿鷹搜索算法的適應(yīng)度函數(shù)，用于評價每條航跡的優(yōu)劣。

   
   

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6. 
   

   禿鷹搜索算法優(yōu)化：利用禿鷹搜索算法來搜索最優(yōu)航跡。在每一代搜索中，根據(jù)當(dāng)前位置和環(huán)境信息，禿鷹搜索算法將生成新的航跡候選集合，并通過適應(yīng)度函數(shù)評價其優(yōu)劣，最終選擇出最優(yōu)航跡。

   
   

7. 
   

8. 
   

   航跡生成與執(zhí)行：根據(jù)優(yōu)化結(jié)果生成實際的航跡，并實時調(diào)整無人機的飛行姿態(tài)和速度，以確保安全飛行和避障。

   
   

基于禿鷹搜索算法實現(xiàn)無人機避障三維航跡規(guī)劃算法流程的關(guān)鍵在于如何有效地利用禿鷹搜索算法來搜索最優(yōu)航跡，并將其應(yīng)用到實際飛行中。該算法能夠在復(fù)雜的環(huán)境中實現(xiàn)無人機的安全飛行，為無人機的應(yīng)用提供了新的可能性。然而，該算法仍然需要進一步的實驗驗證和優(yōu)化，以提高其在實際應(yīng)用中的可靠性和實用性。

總之，基于禿鷹搜索算法實現(xiàn)無人機避障三維航跡規(guī)劃算法是一個具有潛力的研究方向，它為無人機的安全飛行提供了新的思路和方法。隨著無人機技術(shù)的不斷發(fā)展，相信這一領(lǐng)域的研究將會取得更加豐碩的成果，為無人機的廣泛應(yīng)用提供更加可靠的保障。

?? 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

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?? 參考文獻

[1] 張雲(yún)欽,程起澤,蔣文杰,等.基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率預(yù)測模型[J].太陽能學(xué)報, 2021.DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2019-0817.

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

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)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(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學(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（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)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(zhǔn)、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(yīng)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(wù)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(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