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🔥 内容介绍
无人机技术在军事、民用和商业领域的应用越来越广泛，而无人机的路径规划是其关键技术之一。特别是在复杂的山地环境下，无人机的路径规划更是具有挑战性。为了解决这一问题，研究人员提出了基于高尔夫优化算法（GOA）的无人机三维路径规划方法。
高尔夫优化算法是一种新型的启发式优化算法，受到高尔夫球挥杆过程的启发而提出。该算法通过模拟高尔夫球在球场上的飞行过程，以寻找最优解。与传统的优化算法相比，GOA算法具有更好的全局搜索能力和更快的收敛速度，适用于解决复杂的路径规划问题。
在复杂山地环境下，无人机的路径规划需要考虑地形起伏、障碍物、风速等多种因素，因此需要一个高效的优化算法来求解。研究人员将GOA算法应用于无人机路径规划中，并进行了大量的仿真实验。实验结果表明，基于GOA算法的无人机路径规划方法能够有效地克服复杂山地环境的挑战，找到最优的飞行路径。
与传统的路径规划方法相比，基于GOA算法的无人机路径规划具有以下优势：
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全局搜索能力强：GOA算法能够在整个搜索空间内寻找最优解，避免陷入局部最优解。
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收敛速度快：GOA算法具有较快的收敛速度，能够在较短的时间内找到较优的解。
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鲁棒性强：GOA算法对初始解的依赖性较低，能够稳定地求解复杂的路径规划问题。
综上所述，基于高尔夫优化算法GOA的无人机三维路径规划方法在复杂山地环境下具有良好的适用性和性能。未来，研究人员将进一步优化该方法，以满足更多实际应用场景的需求，推动无人机技术在山地环境中的应用和发展。
📣 部分代码
function[Best_score,Best_pos,GOA_curve]=GOA(SearchAgents,Max_iterations,lowerbound,upperbound,dimension,fitness)Best_score=inf;lowerbound=ones(1,dimension).*(lowerbound); % Lower limit for variablesupperbound=ones(1,dimension).*(upperbound); % Upper limit for variables%%for i=1:dimensionX(:,i) = lowerbound(i)+rand(SearchAgents,1).*(upperbound(i) - lowerbound(i)); % Initial populationendfor i =1:SearchAgentsL=X(i,:);fit(i)=fitness(L);end%%for t=1:Max_iterations%% update the best member and worst member[best , blocation]=min(fit);if t==1Xbest=X(blocation,:); % Optimal locationfbest=best; % The optimization objective functionelseif best<fbestfbest=best;Xbest=X(blocation,:);end%% update GOA populationfor i=1:SearchAgents%% Phase 1: Explorationif rand <0.5I=round(1+rand(1,1));RAND=rand(1,1);elseI=round(1+rand(1,dimension));RAND=rand(1,dimension);endX_P1(i,:)=X(i,:)+RAND .* (Xbest-I.*X(i,:)); % Eq. (4)X_P1(i,:) = max(X_P1(i,:),lowerbound);X_P1(i,:) = min(X_P1(i,:),upperbound);% update position based on Eq (5)L=X_P1(i,:);F_P1(i)=fitness(L);if F_P1(i)<fit(i)X(i,:) = X_P1(i,:);fit(i) = F_P1(i);if Best_score>fit(i)Best_score=fit(i);Best_pos=X(i,:);endend%%% END Phase 1: Exploration (global search)end% END for i=1:SearchAgents%%%% Phase 2: exploitation (local search)for i=1:SearchAgentsX_P2(i,:)= X(i,:)+ (1-2*rand(1,1)) .* ( lowerbound./t+rand(1,1).*(upperbound./t-lowerbound./t));%Eq(6)X_P2(i,:) = max(X_P2(i,:),lowerbound./t);X_P2(i,:) = min(X_P2(i,:),upperbound./t);X_P2(i,:) = max(X_P2(i,:),lowerbound);X_P2(i,:) = min(X_P2(i,:),upperbound);% update position based on Eq (7)L=X_P2(i,:);F_P2(i)=fitness(L);if F_P2(i)<fit(i)X(i,:) = X_P2(i,:);fit(i) = F_P2(i);if Best_score>fit(i)Best_score=fit(i);Best_pos=X(i,:);endend%end % END for i=1:SearchAgents%% END Phase 2: exploitation (local search)GOA_curve(t)=Best_score;display(['GOA Iter= =', num2str(t), ' fit= ', num2str(Best_score)]);end% END for t=1:Max_iterationsend
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 张涛,李少波,张安思,等.基于改进人工鱼群算法的复杂地貌无人机三维路径规划[J].科学技术与工程, 2023.
[2] 蔺文轩,谢文俊,张鹏,等.基于分组优化改进粒子群算法的无人机三维路径规划[J].火力与指挥控制, 2023, 48(1):20-25.
[3] 史志远.无人机三维路径规划与控制算法研究[J].[2023-12-28].文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-785805.html
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、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
2.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
3 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、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 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
5 无线传感器定位及布局方面
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
6 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
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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