无人机航迹规划: 梦境优化算法(Dream Optimization Algorithm,DOA)求解无人机路径规划MATLAB

news/2025/2/20 23:37:54/

一、梦境优化算法

梦境优化算法(Dream Optimization Algorithm,DOA)是一种新型的元启发式算法,其灵感来源于人类的梦境行为。该算法结合了基础记忆策略、遗忘和补充策略以及梦境共享策略,通过模拟人类梦境中的部分记忆保留、遗忘和逻辑自组织等特征来求解优化问题。
算法原理:
记忆策略:算法在搜索过程中会保留一部分优秀的解,这些解会被记忆下来,并在后续的搜索中作为参考,以引导搜索方向。
遗忘和补充策略:在搜索过程中,部分解会被遗忘,同时通过一定的规则生成新的解来补充种群,以增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。
梦境共享策略:通过模拟人类在梦境中共享信息的过程,不同个体之间会进行信息交流和共享,从而提高种群的整体搜索能力。
算法特点:
探索与开发平衡:通过记忆策略和遗忘补充策略,算法能够在全局搜索和局部搜索之间取得平衡,既能够有效地探索解空间,又能够深入开发有潜力的解。
适应性强:算法能够适应不同复杂度的优化问题,通过调整参数和策略,可以应对各种类型的优化问题。
鲁棒性好:在多个基准测试和实际应用中,DOA均表现出良好的鲁棒性,能够在不同的初始条件下稳定地收敛到最优解。
算法性能优势:
收敛速度快:DOA在搜索过程中能够快速地收敛到最优解,具有较高的搜索效率。
优化精度高:算法能够找到更接近全局最优的解,具有较高的优化精度。
稳定性好:在多次运行中,DOA能够稳定地收敛到相似的最优解,具有较好的稳定性。
参考文献:
[1]Lang Y, Gao Y. Dream Optimization Algorithm (DOA): A novel metaheuristic optimization algorithm inspired by human dreams and its applications to real-world engineering problems[J]. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2025, 436: 117718.

二、无人机模型介绍

单个无人机三维路径规划问题及其建模
参考文献:

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

三、路径规划MATLAB

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=100; % 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=100; %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);

在这里插入图片描述

部分路径点坐标:
1.0000000e+01 1.0000000e+01 8.0000000e+01
1.1904074e+01 1.1230847e+01 8.1530987e+01
1.3768975e+01 1.2460413e+01 8.3041101e+01
1.5595212e+01 1.3688531e+01 8.4530513e+01
1.7383295e+01 1.4915033e+01 8.5999391e+01
1.9133733e+01 1.6139751e+01 8.7447903e+01
2.0847036e+01 1.7362516e+01 8.8876219e+01
2.2523712e+01 1.8583161e+01 9.0284508e+01
2.4164270e+01 1.9801517e+01 9.1672939e+01
2.5769220e+01 2.1017417e+01 9.3041679e+01
2.7339072e+01 2.2230691e+01 9.4390900e+01
2.8874333e+01 2.3441173e+01 9.5720769e+01
3.0375515e+01 2.4648693e+01 9.7031455e+01
3.1843125e+01 2.5853084e+01 9.8323127e+01
3.3277673e+01 2.7054179e+01 9.9595955e+01
3.4679668e+01 2.8251807e+01 1.0085011e+02
3.6049620e+01 2.9445803e+01 1.0208575e+02
3.7388038e+01 3.0635997e+01 1.0330306e+02
3.8695430e+01 3.1822221e+01 1.0450219e+02
3.9972307e+01 3.3004307e+01 1.0568333e+02
4.1219177e+01 3.4182088e+01 1.0684664e+02
4.2436550e+01 3.5355395e+01 1.0799228e+02
4.3624934e+01 3.6524059e+01 1.0912043e+02
4.4784840e+01 3.7687914e+01 1.1023126e+02
4.5916776e+01 3.8846790e+01 1.1132493e+02
4.7021251e+01 4.0000521e+01 1.1240161e+02
4.8098776e+01 4.1148936e+01 1.1346148e+02
4.9149858e+01 4.2291869e+01 1.1450469e+02
5.0175008e+01 4.3429152e+01 1.1553143e+02
5.1174734e+01 4.4560616e+01 1.1654186e+02
5.2149545e+01 4.5686093e+01 1.1753614e+02
5.3099952e+01 4.6805415e+01 1.1851445e+02
5.4026463e+01 4.7918414e+01 1.1947696e+02
5.4929587e+01 4.9024922e+01 1.2042383e+02
5.5809834e+01 5.0124771e+01 1.2135524e+02
5.6667712e+01 5.1217793e+01 1.2227134e+02
5.7503732e+01 5.2303819e+01 1.2317232e+02
5.8318402e+01 5.3382682e+01 1.2405834e+02
5.9112231e+01 5.4454213e+01 1.2492957e+02
5.9885730e+01 5.5518244e+01 1.2578618e+02
6.0639406e+01 5.6574608e+01 1.2662833e+02
6.1373770e+01 5.7623136e+01 1.2745621e+02
6.2089330e+01 5.8663660e+01 1.2826996e+02
6.2786595e+01 5.9696011e+01 1.2906977e+02
6.3466076e+01 6.0720023e+01 1.2985581e+02
6.4128280e+01 6.1735526e+01 1.3062823e+02
6.4773718e+01 6.2742353e+01 1.3138722e+02
6.5402899e+01 6.3740336e+01 1.3213293e+02
6.6016332e+01 6.4729306e+01 1.3286555e+02
6.6614525e+01 6.5709095e+01 1.3358523e+02
6.7197989e+01 6.6679535e+01 1.3429215e+02
6.7767232e+01 6.7640459e+01 1.3498647e+02
6.8322764e+01 6.8591698e+01 1.3566837e+02
6.8865094e+01 6.9533083e+01 1.3633801e+02
6.9394732e+01 7.0464448e+01 1.3699557e+02
6.9912185e+01 7.1385623e+01 1.3764120e+02
7.0417965e+01 7.2296441e+01 1.3827509e+02
7.0912579e+01 7.3196733e+01 1.3889739e+02
7.1396537e+01 7.4086332e+01 1.3950828e+02
7.1870349e+01 7.4965070e+01 1.4010793e+02
7.2334523e+01 7.5832777e+01 1.4069651e+02
7.2789569e+01 7.6689287e+01 1.4127417e+02
7.3235996e+01 7.7534431e+01 1.4184111e+02
7.3674314e+01 7.8368040e+01 1.4239747e+02
7.4105031e+01 7.9189948e+01 1.4294344e+02
7.4528656e+01 7.9999985e+01 1.4347918e+02
7.4945700e+01 8.0797984e+01 1.4400486e+02
7.5356671e+01 8.1583777e+01 1.4452064e+02
7.5762078e+01 8.2357195e+01 1.4502670e+02
7.6162431e+01 8.3118071e+01 1.4552321e+02
7.6558238e+01 8.3866235e+01 1.4601034e+02
7.6950010e+01 8.4601521e+01 1.4648824e+02
7.7338255e+01 8.5323760e+01 1.4695710e+02
7.7723483e+01 8.6032784e+01 1.4741709e+02
7.8106203e+01 8.6728425e+01 1.4786836e+02
7.8486923e+01 8.7410515e+01 1.4831109e+02
7.8866154e+01 8.8078886e+01 1.4874545e+02
7.9244404e+01 8.8733369e+01 1.4917161e+02
7.9622183e+01 8.9373796e+01 1.4958974e+02
8.0000000e+01 9.0000000e+01 1.5000000e+02

四、完整MATLAB见下方名片


http://www.ppmy.cn/news/1572791.html

相关文章

【开源免费】基于Vue和SpringBoot的旅游管理系统(附论文)

本文项目编号 T 229 ,文末自助获取源码 \color{red}{T229,文末自助获取源码} T229,文末自助获取源码 目录 一、系统介绍二、数据库设计三、配套教程3.1 启动教程3.2 讲解视频3.3 二次开发教程 四、功能截图五、文案资料5.1 选题背景5.2 国内…

基于Swift实现拼图游戏

写了个拼图游戏,探讨一下相关的 AI 算法。拼图游戏的复原问题也叫做 N 数码问题。 拼图游戏N 数码问题广度优先搜索双向广度优先搜索A*搜索 游戏设定 实现一个拼图游戏,使它具备以下功能: 自由选取喜欢的图片来游戏自由选定空格位置空格邻…

【Python爬虫(4)】揭开Python爬虫的神秘面纱:基础概念全解析

【Python爬虫】专栏简介:本专栏是 Python 爬虫领域的集大成之作,共 100 章节。从 Python 基础语法、爬虫入门知识讲起,深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑,覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取&#xff…

Spring事务失效的几种场景

往期推荐 符号引用和直接引用、强引用、软引用、弱引用、虚引用-CSDN博客 已老实!再学消息队列、死信队列-CSDN博客 synchronized如何实现可重入,和Lock区别-CSDN博客 Mysql索引失效的几种场景、回表、索引覆盖、索引下推-CSDN博客 1. 未启用Spring事务管…

吃瓜教程Day2笔记

作为“西瓜书”介绍机器学习模型的开篇,线性模型也是机器学习中最为基础的模型,很多复杂模型 均可认为由线性模型衍生而得,无论是曾经红极一时的支持向量机还是如今万众瞩目的神经网络,其中都有线性模型的影子。 本章的线性回归和…

火爆的DeepSeek大模型怎么和智能家居结合?

DeepSeek作为AI大模型,与智能家居结合可以带来更智能、个性化和自然交互的体验,以下是几种可能的结合方式及场景示例: 自然语言控制中枢 场景示例:用户说“我有点冷”,DeepSeek自动调高空调温度并关闭风扇;…

第1章大型互联网公司的基础架构——1.5 服务发现

讲到这里,我们已经对一个客户端请求进入业务HTTP服务的过程有了较为详细的了解。业务HTTP服务在处理请求的过程中免不了与其他下游服务通信——可能会调用其他业务服务,可能需要访问数据库,可能会向消息中间件投递消息等,所以业务…

(arxiv2411) TinyViM: Frequency Decoupling for Tiny Hybrid Vision Mamba

论文:https://arxiv.org/abs/2411.17473 代码:https://github.com/xwmaxwma/TinyViM 作者提出了一种 Convolution-Mamba 的混合架构TinyViM,架构如下图所示。可以看出方法的核心是 Laplace Mixer。 Laplace mixer: 作者首先通过实验&#xff…