【无人机三维路径规划】基于鱼鹰算法OOA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划附Matlab代码

% 初始化遗传算法参数

population_size = 50; % 种群大小

max_generations = 100; % 最大迭代次数

mutation_rate = 0.1; % 突变率

% 定义目标函数(适应度函数)

fitness_function = @(x) calculate_fitness(x);

% 定义路径规划问题的约束函数

constraint_function = @(x) check_constraints(x);

% 初始化种群

population = initialize_population(population_size);

% 迭代优化

for generation = 1:max_generations

% 计算适应度

fitness = calculate_fitness(population);

复制代码
% 选择操作(轮盘赌选择)
selected_indices = selection(fitness);
selected_population = population(selected_indices, :);

% 交叉操作
offspring_population = crossover(selected_population);

% 突变操作
mutated_population = mutation(offspring_population, mutation_rate);

% 合并并修剪种群
population = [selected_population; mutated_population];
population = trim_population(population, population_size);

% 显示当前迭代结果
best_fitness = max(fitness);
disp(['Generation: ' num2str(generation) ', Best Fitness: ' num2str(best_fitness)]);

end

% 最优解

best_solution = population(1, 😃;

% 最优路径规划结果可视化

plot_path(best_solution);

% 计算适应度的函数

function fitness = calculate_fitness(population)

% 计算每条路径的适应度

% 可根据具体问题进行定义,例如路径长度、避障能力等指标

fitness = zeros(size(population, 1), 1);

for i = 1:size(population, 1)

% 计算路径的适应度

% ...

end

end

% 检查约束的函数

function is_feasible = check_constraints(population)

% 检查每条路径的约束条件,例如避障等

% 如果路径满足所有约束条件,则返回1,否则返回0

is_feasible = zeros(size(population, 1), 1);

for i = 1:size(population, 1)

% 检查路径的约束条件

% ...

end

end

% 初始化种群的函数

function population = initialize_population(population_size)

% 根据问题的要求,生成初始的种群

% 可以随机生成或根据启发式算法生成初始解

population = zeros(population_size, 3); % 假设每个个体是一个三维坐标点

for i = 1:population_size

% 生成每个个体

% ...

end

end

% 选择操作(轮盘赌选择)

function selected_indices = selection(fitness)

% 根据适应度进行选择操作,返回被选中的个体的索引

% 可以使用轮盘赌选择、锦标赛选择等方法

% ...

end

% 交叉操作

function offspring_population = crossover(selected_population)

% 根据选中的个体进行交叉操作,生成后代种群

% 可以使用单点交叉、多点交叉等方法

% ...

end

% 突变操作

function mutated_population = mutation(offspring_population, mutation_rate)

% 根据突变率对后代种群进行突变操作

% 可以使用位翻转、高斯变异等方法

% ...

end

% 修剪种群

function trimmed_population = trim_population(population, population_size)

% 修剪种群,保证种群大小不超过指定的大小

% 可以使用排序、截断等方法

% ...

end

% 可视化路径规划结果

function plot_path(solution)

% 绘制路径规划结果的可视化图形

% ...

end

相关推荐
薰衣草233322 分钟前
hot100练习-11
算法·leetcode
地平线开发者1 小时前
征程 6 | 工具链如何支持 Matmul/Conv 双 int16 输入量化?
人工智能·算法·自动驾驶
甄心爱学习1 小时前
数值计算-线性方程组的迭代解法
算法
stolentime1 小时前
SCP2025T2:P14254 分割(divide) 题解
算法·图论·组合计数·洛谷scp2025
Q741_1471 小时前
C++ 面试基础考点 模拟题 力扣 38. 外观数列 题解 每日一题
c++·算法·leetcode·面试·模拟
W_chuanqi1 小时前
RDEx:一种效果驱动的混合单目标优化器,自适应选择与融合多种算子与策略
人工智能·算法·机器学习·性能优化
L_09072 小时前
【Algorithm】二分查找算法
c++·算法·leetcode
靠近彗星2 小时前
3.3栈与队列的应用
数据结构·算法
Han.miracle6 小时前
数据结构——二叉树的从前序与中序遍历序列构造二叉树
java·数据结构·学习·算法·leetcode
mit6.8248 小时前
前后缀分解
算法