基于电鳗觅食优化算法(Electric eel foraging optimization,EEFO)的无人机三维路径规划(提供MATLAB代码)

一、无人机路径规划模型介绍

无人机三维路径规划是指在三维空间中为无人机规划一条合理的飞行路径,使其能够安全、高效地完成任务。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一,它可以通过算法和模型来确定无人机的航迹,以避开障碍物、优化飞行时间和节省能量消耗。

二、算法介绍

电鳗觅食优化算法(Electric eel foraging optimization,EEFO)由Weiguo Zhao等人提出的一种元启发算法,EEFO从自然界中电鳗表现出的智能群体觅食行为中汲取灵感。该算法对四种关键的觅食行为进行数学建模:相互作用、休息、狩猎和迁徙,以在优化过程中提供探索和利用。此外,还开发了一个能量因子来管理从全球搜索到本地搜索的过渡以及搜索空间中探索和开发之间的平衡。

2024最新算法:电鳗觅食优化算法(Electric eel foraging optimization,EEFO)求解23个基准函数(提供MATLAB代码)-CSDN博客

参考文献:

Weiguo Zhao, Liying Wang, Zhenxing Zhang, Honggang Fan, Jiajie Zhang, Seyedali Mirjalili, Nima Khodadadi, Qingjiao Cao,Electric eel foraging optimization: A new bio-inspired optimizer for engineering applications,Expert Systems with Applications,Volume 238, Part F,2024,122200,https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122200.

复制代码
close all
clear
clc
dbstop if all error
warning ('off')
global model
model = CreateModel(); % 创建模型
F='F1';
[Xmin,Xmax,dim,fobj] = fun_info(F);%获取函数信息
pop=100;%种群大小(可以自己修改)
maxgen=100;%最大迭代次数(可以自己修改)
[fMin5,bestX5,ConvergenceCurve5] = EEFO(pop, maxgen,Xmin,Xmax,dim,fobj);
cost=MyCost(bestX5,2);%'路径成本','威胁成本','高度成本','转角成本'
%% 计算航迹坐标
BestPosition5 = SphericalToCart(bestX5);
%% 保存各算法的目标函数值及收敛曲线
save fMin5 fMin5
save ConvergenceCurve5 ConvergenceCurve5
save cost cost
%% 保存航迹坐标
save BestPosition5 BestPosition5 

三、部分结果

四、完整MATLAB代码

相关推荐
菱玖3 分钟前
Transformer 架构详解
人工智能·深度学习·transformer
liangdabiao4 分钟前
开源AI拼豆大升级 - 一键部署cloudflare page - 全免费 web和小程序
前端·人工智能·小程序
SimpleLearingAI6 分钟前
RMSNorm:大模型的隐秘功臣?
人工智能·深度学习
burning_maple10 分钟前
AI 工程实战指南:从零开始构建 AI 应用
开发语言·人工智能
桃小桃说科技11 分钟前
基于深度学习的障碍物检测系统(YOLOv12完整代码+论文示例+多算法对比)
人工智能·python·目标检测·机器视觉·障碍物检测
郝学胜-神的一滴12 分钟前
神经网络参数初始化:从梯度失控到模型收敛的核心密码
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·机器学习·软件构建·软件设计
爱写代码的汤二狗13 分钟前
让 AI 稳定交付全栈项目:我的 Claude Code + OpenSpec + Superpowers 三件套实战
人工智能·claude
今天你TLE了吗15 分钟前
LLM到Agent&RAG——AI概念概述 第一章:大模型
java·人工智能·语言模型·大模型
mit6.82417 分钟前
ai db|面试7788
人工智能
CeshirenTester18 分钟前
国内8大外包公司,一篇帮你看明白
人工智能