1.摘要
基于模型预测控制（MPC）的多无人机协同搜索路径规划，容易受到预测时域扩展带来的高维编码、局部最优和轨迹重叠影响，进而降低搜索效率。论文提出一种反馈驱动的双种群三层竞争群体优化算法（FDTCSO），并结合基于Voronoi分区的高斯采样策略生成搜索路径。高斯采样优先选择节点密度较低的区域，减少重复覆盖；FDTCSO通过跨层竞争、动态子种群调整和周期性重组，在高维搜索中平衡探索与开发。基准函数和多无人机协同搜索仿真表明，该方法能够提高覆盖率、降低路径重叠并增强目标发现效率。
2.无人机协同搜索模型
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