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基于PSO粒子群优化的多无人机路径规划matlab仿真,对比WOA优化算法

article 2024/10/8 6:21:54

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

5.完整程序

1.程序功能描述

基于PSO粒子群优化的多无人机路径规划matlab仿真,对比WOA优化算法。使用四个无人机，进行路径规划，对比两个算法的能耗，算法复杂度，路径规划结果，算法收敛曲线等指标。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

3.核心程序

.......................................................................
%种群大小
NUMS       = 2*Nodes;
%迭代次数
Iteration  = 5000;
%每个节点的数据采集个数
CN         = round(10+2*rand(1,size(Posxy,1)));

[fitness,Ess] = func_pso(Posxy,Nodes,Nuavs,NUMS,Iteration,CN);

figure;
plot(fitness,'b');
title('优化迭代过程');
xlabel('迭代次数');
ylabel('min max(sum( t_c_i+t_n_i ))');

disp('各个无人机能量');
Ess
sum(Ess)
load tmp.mat
figure;
disp('各个无人机路径');
for s = 1:Nuavs
   rte  = [1 opt1(Rdx(s,1):Rdx(s,2)) 1];rte
   hold on
   plot(Posxy(rte,1),Posxy(rte,2),'s-','Color',color_set(s,:));
   hold on
end
plot(Posxy(1,1),Posxy(1,2),'ko');
hold on
for s = 1:Nuavs
   rte2 = [opt1(Rdx(s,1):Rdx(s,2))];
   for i = 1:length(rte2)
       func_cicle(0.65,Posxy(rte2(i),1),Posxy(rte2(i),2));
       hold on
   end
end
axis equal
time1 = toc;
save R0.mat
06_122m

4.本算法原理

粒子群优化算法是由 Eberhart 和 Kennedy 于 1995 年提出的一种基于群体智能的优化算法。该算法模拟鸟群觅食的行为，通过个体之间的信息共享和协作，在搜索空间中寻找最优解。将多无人机的飞行环境建模为一个二维或三维的空间，其中包含障碍物、目标点等信息。可以采用栅格法、几何法等方法对环境进行建模。

假设无人机为质点，具有一定的飞行速度和加速度限制。同时，考虑无人机的避障能力和能量消耗等因素。

考虑多无人机路径规划中的各种约束条件，如避障、飞行高度限制、速度限制等。可以将约束条件转化为惩罚函数，加入到目标函数中，形成适应度函数。例如，可以将适应度函数设计为：

算法的实现步骤:

初始化粒子群
随机生成一定数量的粒子，每个粒子代表多无人机的一组路径。粒子的位置和速度在搜索空间中随机初始化。同时，计算每个粒子的适应度值，并记录每个粒子的历史最优位置和整个粒子群的全局最优位置。
更新粒子的速度和位置
根据速度和位置更新公式，更新每个粒子的速度和位置。在更新过程中，需要考虑无人机的速度限制和加速度限制等因素。
计算适应度值
计算每个粒子更新后的适应度值。在计算适应度值时，需要考虑多无人机路径规划中的目标函数和约束条件。
更新历史最优位置和全局最优位置
如果某个粒子的适应度值优于其历史最优位置的适应度值，则更新该粒子的历史最优位置；如果某个粒子的适应度值优于整个粒子群的全局最优位置的适应度值，则更新全局最优位置。
判断是否满足终止条件
判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或适应度值满足一定的精度要求。如果满足终止条件，则算法结束，输出全局最优位置作为多无人机的最优路径；否则，返回步骤 2 继续进行迭代。