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摘要
本研究探討了多無人機路徑規(guī)劃問題，提出了三種不同算法的對比分析，包括粒子群優(yōu)化（PSO）、灰狼優(yōu)化（GWO）和鯨魚優(yōu)化算法（WOA）。利用MATLAB實現(xiàn)了多場景仿真實驗，驗證了各算法在多無人機協(xié)同路徑規(guī)劃中的性能。實驗結(jié)果表明，GWO和WOA算法在路徑優(yōu)化的收斂速度和路徑長度上表現(xiàn)優(yōu)于PSO算法，且WOA算法在規(guī)避障礙物和路徑平滑性上具有顯著優(yōu)勢。
理論
多無人機路徑規(guī)劃問題的目標(biāo)是在滿足特定約束的情況下，找到多無人機的最優(yōu)飛行路徑。路徑規(guī)劃的優(yōu)化目標(biāo)通常包括最短路徑、最低能耗、避開障礙物等。在本研究中，我們選擇了三種不同的智能優(yōu)化算法來解決多無人機路徑規(guī)劃問題：
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粒子群優(yōu)化（PSO）：PSO通過模擬群體中個體（粒子）之間的信息共享來尋找最優(yōu)解，每個粒子根據(jù)自身的歷史最佳位置和群體的最佳位置進(jìn)行更新。
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灰狼優(yōu)化（GWO）：GWO模擬了灰狼的社會結(jié)構(gòu)和捕獵行為，分別通過領(lǐng)導(dǎo)者（α狼）、追隨者（β狼、δ狼）和探路者（ω狼）進(jìn)行搜索，逐步逼近最優(yōu)解。
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鯨魚優(yōu)化算法（WOA）：WOA通過模擬鯨魚的捕食行為，通過收縮包圍機制和螺旋更新位置等策略來找到最優(yōu)解，具有良好的全局搜索能力。
實驗結(jié)果
在實驗中，我們針對多種地形場景進(jìn)行了多無人機路徑規(guī)劃仿真，具體包括：
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二維平面場景：各算法均能成功找到無人機的最優(yōu)路徑，但GWO和WOA在路徑收斂速度上表現(xiàn)更優(yōu)，WOA尤其在障礙物密集區(qū)域表現(xiàn)出更高效的路徑規(guī)劃能力。
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三維復(fù)雜地形場景：PSO在三維環(huán)境下的表現(xiàn)稍顯遜色，路徑較長且不夠平滑。GWO和WOA則能更好地適應(yīng)復(fù)雜地形，WOA在路徑平滑度和障礙規(guī)避上表現(xiàn)尤為突出。
如下是各算法的路徑規(guī)劃結(jié)果及其在不同迭代次數(shù)下的適應(yīng)度值收斂曲線：
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PSO：收斂較慢，且路徑存在多余的彎曲。
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GWO：較快收斂，路徑優(yōu)化較好，但在復(fù)雜環(huán)境中仍存在局部收斂問題。
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WOA：收斂速度最快，路徑平滑且避障效果最佳。
部分代碼
%?主程序：MainMultiUAVMultiAlgo.m
%?初始化無人機位置、目標(biāo)位置及障礙物
UAV_num?=?3;
start_positions?=?[50,?50;?150,?150;?250,?250];
target_positions?=?[900,?900;?850,?850;?800,?800];
obstacles?=?[300,?300,?50;?600,?600,?80;?700,?400,?60];%?選擇算法（PSO,?GWO,?WOA）
algorithm?=?'WOA';??%?可選擇?'PSO',?'GWO',?'WOA'%?運行優(yōu)化算法
switch?algorithmcase?'PSO'result?=?PSO_path_planning(UAV_num,?start_positions,?target_positions,?obstacles);case?'GWO'result?=?GWO_path_planning(UAV_num,?start_positions,?target_positions,?obstacles);case?'WOA'result?=?WOA_path_planning(UAV_num,?start_positions,?target_positions,?obstacles);
end%?繪制路徑
plot_path(result);%?PSO算法路徑規(guī)劃
function?result?=?PSO_path_planning(UAV_num,?start_positions,?target_positions,?obstacles)%?初始化粒子%?PSO優(yōu)化路徑%?具體算法邏輯略
end%?GWO算法路徑規(guī)劃
function?result?=?GWO_path_planning(UAV_num,?start_positions,?target_positions,?obstacles)%?GWO優(yōu)化路徑%?具體算法邏輯略
end%?WOA算法路徑規(guī)劃
function?result?=?WOA_path_planning(UAV_num,?start_positions,?target_positions,?obstacles)%?WOA優(yōu)化路徑%?具體算法邏輯略
end%?路徑繪制函數(shù)
function?plot_path(result)%?根據(jù)規(guī)劃結(jié)果繪制路徑figure;plot(result.x,?result.y,?'LineWidth',?2);xlabel('x?[m]');ylabel('y?[m]');title('UAV?Path?Planning');legend('UAV-1',?'UAV-2',?'UAV-3');
end
參考文獻(xiàn)
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Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of ICNN'95 - International Conference on Neural Networks, 1942-1948.
Mirjalili, S., Mirjalili, S. M., & Lewis, A. (2014). Grey Wolf Optimizer. Advances in Engineering Software, 69, 46-61.
Mirjalili, S., & Lewis, A. (2016). The Whale Optimization Algorithm. Advances in Engineering Software, 95, 51-67.