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内容介绍本研究聚焦多无人机集群路径规划问题提出基于蜣螂优化算法DBO的解决方案。

通过构建三维栅格地图模拟复杂环境设计包含滚球、繁殖、觅食和偷窃行为的DBO算法变体解决传统算法在动态环境适应性、多机协同避障和路径效率平衡方面的不足。

实验结果表明DBO算法在路径长度、避障成功率和收敛速度上显著优于A*算法和PSO算法尤其在处理高密度动态障碍物时表现突出。

研究为无人机集群在应急救援、城市物流等场景的自主决策提供了理论支持和技术方案。

研究背景与问题提出

1 多无人机集群路径规划的现实需求无人机集群技术在应急救援、城市物流、区域测绘等领域展现出巨大应用潜力。

例如在地震灾后救援中

架无人机组成的集群需在黄金72小时内完成大面积搜索在城市物流场景中无人机集群需在复杂建筑环境中协同完成最后一公里配送。

这些任务要求无人机集群在静态障碍物建筑、山体、动态威胁突发禁飞区、其他飞行器和多机协同约束保持10米以上安全距离下实现高效、安全的路径规划。

2 传统算法的局限性传统路径规划算法如A、RRT在处理集群路径规划时存在显著缺陷计算复杂度高A*算法在包含10⁴节点和10⁵条边的稀疏图中路径搜索时间可达数十秒难以满足实时性要求。

动态适应性差突发动态威胁如临时禁飞区需10秒内完成重规划传统算法计算耗时超20秒错失避障窗口期。

协同效率低集群中无人机间距小于10米时传统算法易出现局部拥挤碰撞概率超25%。

3 研究缺口与创新点现有研究多集中于单无人机路径规划对集群协同、动态环境适应和路径效率平衡的研究尚不充分。

本研究创新性地提出基于DBO算法的集群路径规划框架通过模拟蜣螂的滚球、繁殖、觅食和偷窃行为实现全局搜索与局部开发的平衡解决传统算法在复杂环境中的死锁和局部最优问题。

2 多无人机路径规划研究进展现有研究提出多种算法解决集群路径规划问题ECO算法模拟教师-学生竞争学习机制通过角色定义教师、优秀学生、普通学生和竞争机制实现协同优化。

SFOA算法模拟海星辐射状移动与再生特性通过腕足映射和再生机制避免路径死锁。

MGO算法模拟山瞪羚群体迁徙与避险行为通过首领引导、梯队跟随和警戒机制实现动态避障。

然而这些算法在处理高密度动态障碍物时仍存在收敛速度慢、局部最优等问题。

DBO算法通过其独特的生物行为模拟机制为集群路径规划提供了新的解决方案。

研究设计与方法

1 研究框架本研究构建了基于DBO算法的多无人机集群路径规划框架包含以下模块环境建模模块将连续空间离散化为三维栅格地图每个栅格标记为自由空间0或障碍物1。

行为模拟模块设计滚球、繁殖、觅食和偷窃行为的数学模型实现全局搜索与局部开发的平衡。

避障策略模块引入动态边界调整和随机回退机制确保无人机在复杂环境中的安全飞行。

适应度评价模块综合路径长度、避障能力和能耗指标设计多目标适应度函数。

⛳️ 运行结果 部分代码function [fmin, best_pos, Curve] BOA(X, N, Max_iter, lb, ub, dim, fobj)%% BOA参数p

8; % 开关概率power_exponent

1;sensory_modality

01;for i 1:Nfitness(i) fobj(X(i, :));end% 最优解[fmin, I] min(fitness);best_pos X(I, :);S X;%% 迭代for t 1:Max_iterfor i 1:N% 计算与目标函数相关的每只蝴蝶的香味Fnew fobj(S(i, :));FP (sensory_modality*(Fnew^power_exponent));% 全局或局部搜索if rand pdis rand * rand * best_pos - X(i, :); % Eq. (

in paperS(i, :) X(i, :)dis*FP;else% 在附近随机找蝴蝶epsilon rand;JK randperm(N);dis epsilon*epsilon*X(JK(

, :)-X(JK(

, :);S(i, :) X(i, :)dis*FP; % Eq. (

in paperend% 边界处理S(i, :) simplebounds(S(i, :), lb, ub);% 新的个体适应度值Fnew fobj(S(i, :)); % Fnew represents new fitness values% If fitness improves (better Xutions found), update thenif Fnew fitness(i)X(i, :) S(i, :);fitness(i) Fnew;end% 更新当前全局最优解if Fnew fminbest_pos S(i, :);fmin Fnew;endendCurve(t) fmin;% 更新感觉因子sensory_modality sensory_modality_NEW(sensory_modality, Max_iter);disp([BOA: At iteration , num2str(t), ,the best fitness is , num2str(Curve(t))]);end%% 边界限制函数function s simplebounds(s, Lb, Ub)s max(s, Lb);s min(s, Ub);endfunction ysensory_modality_NEW(x, Ngen)y x(

025/(x*Ngen));endend 参考文献[1] 王海群,郭庆通,葛超.基于改进蜣螂优化算法的搬运机器人路径规划[J].现代制造工程, 2024(

:87-

[2] 王旭辉,侯涛,牛宏侠.基于改进蜣螂算法的光伏发电多峰值MPPT研究[J].陕西科技大学学报, 2025, 43(

:158-

[3] 禤逸曈,李立君,陈海飞.基于改进蜣螂算法的机械臂路径规划[J].机械传动, 2025, 49(

:70-

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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

5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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