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内容介绍无人机UAV在三维环境中的路径规划是当前工业应用中的关键挑战。

传统方法多将完整路径视为个体难以有效评估路径点质量且在复杂高维目标空间中易陷入局部最优。

本文提出一种基于全局–局部协同建模与分解的多目标进化算法P2GLCM通过全局与局部目标函数分别评估路径与路径点结合支配关系引导子代生成提升搜索效率。

实验表明P2GLCM在收敛速度与路径质量上显著优于现有方法。

本文系统梳理了相关理论基础分析了现有研究的不足详细阐述了P2GLCM的设计逻辑与实验验证过程并提出了未来研究方向。

关键词无人机三维路径规划多目标进化算法全局–局部协同建模分解方法支配关系

研究背景与问题提出

1 无人机三维路径规划的现实需求无人机技术已广泛应用于物流配送、灾害监测、农业植保等领域其核心任务之一是在复杂三维环境中规划安全、高效的飞行路径。

三维路径规划需同时考虑飞行距离、能耗、障碍物规避、威胁区域绕行等多重目标本质上是多目标优化问题。

传统二维路径规划方法难以直接扩展至三维场景因其未充分考虑地形起伏、动态障碍物等三维特性对路径安全性的影响。

2 现有方法的局限性当前主流方法多将完整路径编码为进化算法中的个体如遗传算法的染色体通过适应度函数评估路径整体质量。

然而此类方法存在以下缺陷路径点质量评估缺失仅关注路径整体指标如总长度忽视单个路径点对安全性、平滑性的影响导致局部最优路径被误选。

高维目标空间收敛困难随着路径点数量增加搜索空间维度呈指数级增长传统交叉算子易陷入局部最优难以快速收敛至全局最优。

动态环境适应性不足现有方法多针对静态环境设计对动态障碍物或突发威胁的实时响应能力有限。

3 研究目标与创新点本文提出P2GLCM方法旨在解决以下问题如何通过全局–局部协同建模同时优化路径整体与局部质量如何利用分解策略降低高维目标空间搜索复杂度如何通过支配关系引导子代生成提升算法收敛速度创新点包括构建全局–局部双层目标函数实现路径与路径点的联合优化引入分解方法将多目标问题转化为单目标子问题简化搜索过程设计基于支配关系的点对点交叉算子增强局部搜索能力。

理论基础与文献综述

1 多目标进化算法MOEAsMOEAs通过模拟自然进化过程求解多目标优化问题核心思想是在帕累托最优前沿上寻找非支配解集。

经典算法包括NSGA-II、MOEA/D等。

NSGA-II通过快速非支配排序与拥挤度计算维持解集多样性但面对高维目标空间时计算复杂度显著增加MOEA/D通过分解策略将多目标问题转化为多个单目标子问题显著降低计算复杂度但需预先定义权重向量灵活性受限。

2 无人机路径规划方法现有方法可分为三类图搜索法如A*、Dijkstra算法通过构建可视图或栅格地图搜索最优路径但难以处理动态环境与三维约束。

势场法通过模拟引力与斥力场引导无人机飞行易陷入局部最优且对障碍物形状敏感。

进化计算法如遗传算法、粒子群优化通过编码路径并迭代优化适应度函数但存在前述路径点评估缺失与收敛困难问题。

3 现有研究缺口尽管MOEAs在路径规划中取得一定进展但以下问题仍未解决路径点质量评估机制缺失现有方法多以路径整体指标为优化目标忽视局部路径点对安全性与平滑性的影响。

高维目标空间搜索效率低下传统交叉算子在复杂环境中易破坏优质路径片段导致收敛速度下降。

动态环境适应性不足多数方法假设环境静态难以实时响应动态障碍物或威胁变化。

P2GLCM方法设计

1 全局–局部协同建模框架P2GLCM采用双层目标函数⛳️ 运行结果 部分代码 参考文献[1] Guo J , Wan Y , Ma A ,et al.A Global–Local Collaborative and Decomposition-Based Multiobjective Evolutionary Optimization Method for UAV 3-D Path Planning[J].IEEE Internet of Things Journal, 2025, 12(

:38338-

DOI:

1

1109/JIOT.

2025.

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1 bp时序、回归预测和分类

2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

12 RF随机森林时序、回归预测和分类

13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

14 PNN脉冲神经网络分类

15 模糊小波神经网络预测和分类

16 时序、回归预测和分类

17 时序、回归预测预测和分类

18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM

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