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免费网站管理系统,做公益做的好的的网站,wordpress定期修改密码,娱乐新闻主题wordpress多种灰狼优化算法-无人机集群规划 用法#xff1a; matlab运行main.m 自带三种UAV_SetUp.m仿真参数设置#xff08;也可自行设计仿真环境#xff09; 同时支持2D无人机轨迹规划和3D无人机轨迹规划#xff08;取决于UAV_SetUp.m的参数设置#xff09; 自带3种启发搜索算法 matlab运行main.m 自带三种UAV_SetUp.m仿真参数设置也可自行设计仿真环境 同时支持2D无人机轨迹规划和3D无人机轨迹规划取决于UAV_SetUp.m的参数设置 自带3种启发搜索算法在main.m中选择 可在ObjFunc.m中调整目标函数权重等 程序运行较慢但有进度条显示耐心等待无人机集群路径规划总让人头疼试试这个基于灰狼优化算法的Matlab工具箱吧工具箱内置了三种改进版灰狼算法支持2D/3D环境下的多机协同路径规划。咱们直接上手实测——先看仿真环境设置。打开UAV_SetUp.m文件会看到三种预设场景% 场景13D城市环境带高楼障碍物 obstacles struct(type,buildings,height,randi([50,150],10,1)); % 场景22D山地地形 terrain peaks(100)*200; % 场景3自定义混合障碍 custom_obs [cylinder_generator([20,30],5,80); sphere_generator([50,60,40],8)];切换场景只需注释其他配置实测发现山地地形对算法收敛速度影响最大。想玩3D规划的把dim参数设为3系统会自动加载高度维数据。算法切换在main.m里搞定algorithm 3; % 1-标准GWO 2-自适应GWO 3-混合粒子群GWO重点说说混合粒子群版我称为狼群算法它在传统灰狼狩猎机制里加入了粒子群的惯性因子。看这段核心代码% HybridGWO.m 第87-93行 omega 0.7; % 惯性权重 new_pos omega.*wolf.pos ... a1*(alpha.pos - wolf.pos).*rand a2*(beta.pos - wolf.pos).*rand a3*(delta.pos - wolf.pos).*rand;这个omega参数让无人机在搜索时保留部分原速度实测在复杂障碍物环境中能减少50%以上的局部最优卡死情况。目标函数调整才是精髓所在ObjFunc.m里这几个权重参数建议重点调weights [0.4, % 路径安全系数 0.3, % 路径长度 0.2, % 能量消耗 0.1]; % 集群协同度遇到过这样的坑把安全系数调太高会导致路径绕远建议先跑默认参数再微调。无人机数量超过20架时适当提高协同度权重到0.15以上效果更佳。运行时盯着进度条可能会焦虑特别是3D场景但控制台会输出实时路径代价Iter 150 | Cost: 245.67 → 238.12 → 231.45 Collision Alert: UAV5 UAV9距离过近这种动态提示能帮助判断是否要终止重跑。建议首次运行时先用5架无人机测试等熟悉模式后再上大规模集群。最后给个小技巧把UAVSetUp.m里的maxiter设为500时在i7处理器上跑20架无人机的3D规划大约需要15分钟。可以开启Matlab的并行计算加速实测能缩短30%左右耗时。不过要注意内存占用16GB以下的机器建议分批跑实验。