无人机航迹规划:烟花算法(FWA)求解无人机路径规划MATLAB

作品简介

一、无人机模型介绍

单个无人机三维路径规划问题及其建模_无人机路径规划场景建模-CSDN博客

参考文献

[1]胡观凯,钟建华,李永正,黎万洪.基于IPSO-GA算法的无人机三维路径规划[J].现代电子技术,2023,46(07):115-120

二、烟花算法(FWA)求解无人机路径规划

参考文献:

Tan, Y. and Y. Zhu. Fireworks Algorithm for Optimization. in Advances in Swarm Intelligence. 2010. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.

close all
clear  
clc
addpath('./Algorithm/')%添加算法路径
warning off;
%% 三维路径规划模型定义
global startPos goalPos N
N=2;%待优化点的个数(可以修改)
startPos = [10, 10, 80]; %起点(可以修改)
goalPos = [80, 90, 150]; %终点(可以修改)
SearchAgents_no=30; % 种群大小(可以修改)
Function_name='F2'; %F1:随机产生地图 F2:导入固定地图
Max_iteration=50; %最大迭代次数(可以修改)
% Load details of the selected benchmark function
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);
[Best_score,Best_pos,curve]=AlgorithmName(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%算法优化求解
figure
semilogy(curve,'Color','g','linewidth',3)
xlabel('迭代次数');
ylabel('飞行路径长度');
legend(AlgorithmName)
display(['算法得到的最优适应度: ', num2str(Best_score)]); 
Position=[Best_pos(1:dim/3); Best_pos(1+dim/3:2*(dim/3)); Best_pos(1+(2*dim/3):end)]'; %优化点的XYZ坐标(每一行是一个点)
plotFigure(Best_pos,AlgorithmName)%画最优路径

无人机路径坐标:

  1.0000000e+01  1.0000000e+01  8.0000000e+01

  1.6682488e+01  1.0798911e+01  8.9683285e+01

  2.3035593e+01  1.1640361e+01  9.8904398e+01

  2.9066357e+01  1.2522906e+01  1.0767256e+02

  3.4781823e+01  1.3445101e+01  1.1599698e+02

  4.0189034e+01  1.4405504e+01  1.2388689e+02

  4.5295032e+01  1.5402669e+01  1.3135150e+02

  5.0106859e+01  1.6435155e+01  1.3840002e+02

  5.4631558e+01  1.7501515e+01  1.4504169e+02

  5.8876172e+01  1.8600308e+01  1.5128571e+02

  6.2847742e+01  1.9730089e+01  1.5714131e+02

  6.6553312e+01  2.0889414e+01  1.6261770e+02

  6.9999923e+01  2.2076839e+01  1.6772410e+02

  7.3194619e+01  2.3290921e+01  1.7246972e+02

  7.6144442e+01  2.4530215e+01  1.7686380e+02

  7.8856434e+01  2.5793279e+01  1.8091554e+02

  8.1337638e+01  2.7078667e+01  1.8463417e+02

  8.3595096e+01  2.8384937e+01  1.8802890e+02

  8.5635850e+01  2.9710645e+01  1.9110895e+02

  8.7466944e+01  3.1054346e+01  1.9388353e+02

  8.9095420e+01  3.2414597e+01  1.9636188e+02

  9.0528319e+01  3.3789954e+01  1.9855320e+02

  9.1772686e+01  3.5178974e+01  2.0046671e+02

  9.2835561e+01  3.6580212e+01  2.0211164e+02

  9.3723989e+01  3.7992225e+01  2.0349719e+02

  9.4445010e+01  3.9413568e+01  2.0463260e+02

  9.5005668e+01  4.0842799e+01  2.0552707e+02

  9.5413005e+01  4.2278472e+01  2.0618982e+02

  9.5674063e+01  4.3719146e+01  2.0663008e+02

  9.5795886e+01  4.5163374e+01  2.0685706e+02

  9.5785515e+01  4.6609715e+01  2.0687999e+02

  9.5649993e+01  4.8056724e+01  2.0670806e+02

  9.5396362e+01  4.9502956e+01  2.0635052e+02

  9.5031666e+01  5.0946969e+01  2.0581657e+02

  9.4562945e+01  5.2387319e+01  2.0511543e+02

  9.3997244e+01  5.3822562e+01  2.0425633e+02

  9.3341604e+01  5.5251253e+01  2.0324847e+02

  9.2603068e+01  5.6671949e+01  2.0210108e+02

  9.1788679e+01  5.8083207e+01  2.0082338e+02

  9.0905478e+01  5.9483582e+01  1.9942458e+02

  8.9960509e+01  6.0871631e+01  1.9791391e+02

  8.8960813e+01  6.2245910e+01  1.9630057e+02

  8.7913434e+01  6.3604975e+01  1.9459379e+02

  8.6825414e+01  6.4947382e+01  1.9280280e+02

  8.5703794e+01  6.6271688e+01  1.9093679e+02

  8.4555619e+01  6.7576448e+01  1.8900501e+02

  8.3387930e+01  6.8860219e+01  1.8701665e+02

  8.2207769e+01  7.0121558e+01  1.8498094e+02

  8.1022180e+01  7.1359019e+01  1.8290711e+02

  7.9838204e+01  7.2571160e+01  1.8080436e+02

  7.8662884e+01  7.3756536e+01  1.7868191e+02

  7.7503264e+01  7.4913704e+01  1.7654899e+02

  7.6366384e+01  7.6041220e+01  1.7441481e+02

  7.5259288e+01  7.7137640e+01  1.7228859e+02

  7.4189017e+01  7.8201521e+01  1.7017955e+02

  7.3162616e+01  7.9231418e+01  1.6809691e+02

  7.2187125e+01  8.0225888e+01  1.6604988e+02

  7.1269588e+01  8.1183486e+01  1.6404769e+02

  7.0417047e+01  8.2102770e+01  1.6209954e+02

  6.9636545e+01  8.2982295e+01  1.6021467e+02

  6.8935123e+01  8.3820618e+01  1.5840228e+02

  6.8319825e+01  8.4616294e+01  1.5667160e+02

  6.7797693e+01  8.5367880e+01  1.5503185e+02

  6.7375769e+01  8.6073932e+01  1.5349224e+02

  6.7061097e+01  8.6733007e+01  1.5206199e+02

  6.6860717e+01  8.7343660e+01  1.5075032e+02

  6.6781674e+01  8.7904447e+01  1.4956644e+02

  6.6831008e+01  8.8413925e+01  1.4851959e+02

  6.7015764e+01  8.8870651e+01  1.4761896e+02

  6.7342983e+01  8.9273179e+01  1.4687379e+02

  6.7819708e+01  8.9620067e+01  1.4629329e+02

  6.8452981e+01  8.9909870e+01  1.4588668e+02

  6.9249844e+01  9.0141145e+01  1.4566318e+02

  7.0217341e+01  9.0312448e+01  1.4563200e+02

  7.1362514e+01  9.0422335e+01  1.4580237e+02

  7.2692405e+01  9.0469363e+01  1.4618350e+02

  7.4214056e+01  9.0452087e+01  1.4678461e+02

  7.5934511e+01  9.0369064e+01  1.4761491e+02

  7.7860811e+01  9.0218849e+01  1.4868364e+02

  8.0000000e+01  9.0000000e+01  1.5000000e+02

算法得到的路径长度: 259.2674

三、完整MATLAB代码


创作时间: