路径规划基于改进差分实现三维多无人机协同航迹规划matlab源码
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了路径规划基于改进差分实现三维多无人机协同航迹规划matlab源码相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
一、差分进化算法的介绍
差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的。DE算法也属于智能优化算法，与前面的启发式算法，如ABC，PSO等类似，都属于启发式的优化算法。DE算法是我在一篇求解盒子覆盖问题论文中使用的一种优化算法。
二、差分进化算法的流程
- 初始化种群
- 变异
- 交叉
- 选择
(DE流程)
三、差分进化的具体步骤
对于无约束优化问题
利用差分进化求解这样的优化问题，主要分为初始化、变异、交叉和选择等几项操作。
1、初始化
如前面的的群智能优化算法一样，差分进化也需要初始化种群：
其中，
是第
个个体，
表示第维。
其中，
和
分别为第维的下界和上界，
表示在区间
上的随机数。
2、变异
DE算法通过差分策略实现个体变异，常见的差分策略是随机选取种群中两个不同的个体，将其向量差缩放后与待变异个体进行向量合成。
其中，
，
和
是三个随机数，区间为
，
称为缩放因子，为一个确定的常数。
表示第代。
3、交叉
交叉操作的目的是随机选择个体，因为差分进化也是一种随机算法，交叉操作的方法是：
其中，
称为交叉概率。通过概率的方式随机生成新的个体。
4、选择
在DE中采用的是贪婪选择的策略，即选择较优的个体作为新的个体。
%清空环境
clear;
%定义地形对象
cTerrain = CTerrain3D;
%定义威胁区对象
cTread = CTread;
%调整为统一的图形环境
figure('Renderer','opengl');
%绘制地形和威胁区
cTerrain.draw();
cTread.draw();
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%数据形式说明
%xs 初始点位置集合，三维点集
%yt 目标点位置集合，三维点集
%MxsEna 能力矩阵，集合中的二元组表示最大最小飞行速度
%MxsDIs 最大航程矩阵，集合中的值表示UAV最大可飞的距离
%MytTOrd 任务点间的时序坐标，要求尽量在前面的先执行
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%调用目标分配算法
%AssignType表示不同的模型，1, N=M; 2, N>M; 3, N<M
%Key表示算法执行次数, 0，执行一次，1，执行多次
AssignType =1;
Key = 0;
%时间测试
Time = cputime;
%% 第一种情况的实验
if AssignType == 1
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%数据区%%%%%%%%%%%%
xs = [%11 2 3;2 17 5; 34 26 7;5 2 2;6 33 3;27 34 6;21 45 5;25 12 3;22 17 11;13 31 12;
%45 21 11; 36 22 11;13 21 16;41 25 10;25 25 11;53 12 14;22 12 12;18 32 11; 67 34 12;26 16 15;
78 20 15;93 31 12;31 20 13;112 32 15; 134 26 17;45 52 12;36 63 13;67 34 16;21 85 15;32 62 13;];
yt = [%40 210 12;170 90 13 ; 80 197 21 ;172 120 13;160 56 13;160 143 21;170 200 21;113 200 12;97 134 16;100 145 11;
%81 101 21; 72 152 12; 133 60 11;84 164 21; 150 90 21;146 121 12; 167 54 12; 108 165 12;99 120 21;110 143 11;
70 181 12;15 133 13 ; 19 151 12 ;160 192 13;101 120 23;160 113 12;82 101 11;173 140 12;182 65 14; 128 156 12;];
MxsEna=[%0.2 0.3; 0.2 0.4;0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.2 0.3; 0.2 0.4;
% 0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;
0.2 0.3; 0.2 0.4;0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.3 0.5;0.3 0.6;];
MxsDis=[%400 700 650 500 700 900 450 610 400 700
%650 500 700 900 450 610 700 900 450 610
500 700 300 350 700 900 450 610 450 610];
ytW = [%1 3 4 2 1 1 3 2 1 2
%3 2 1 3 2 1 2 3 2 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];
MytTOrd=[3 4; 5 2; 6 8; 7 4;];
%引入新的协同矩阵，最大起始时间矩阵
Twait = [];
Twindow=[];
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
if Key == 0
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%算法执行区%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%调用目标分配算法，并取得解和相关数据,计算算法耗费时间
%定义目标分配算法对象
DDE1 = DMDEAssignTarget(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd,Twait,Twindow,1);
% MC = Cal1.GetMcost();
%Cal1 = CallocationTargetOld1(cTerrain);
%标签显示文字
xlabel('X/km')
ylabel('Y/km')
zlabel('Z/km')
%DDEAssign1=DDEAssignTarget1(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd);
%执行run并返回结果集
t1 = cputime;
[solU solT solC solF ] = DDE1.run();
Time = cputime -t1;
% %结果
solU
solT
solC
solF
Time
else if Key == 1
for i=1:10
DDE1 = DMDEAssignTarget(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd,Twait,Twindow,i);
% MC = Cal1.GetMcost();
%Cal1 = CallocationTargetOld1(cTerrain);
%标签显示文字
xlabel('X/km')
ylabel('Y/km')
zlabel('Z/km')
%DDEAssign1=DDEAssignTarget1(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd);
%执行run并返回结果集
t1 = cputime;
[solU solT solC solF ] = DDE1.run();
solu(i,:) = solU;
solt(i,:) = solT;
solc(i,:) = solC;
solf(i,:) = solF;
Time(i,:) = cputime -t1;
end %i
% %结果
solu
solt
solc
solf
Time
end % key=1
end % key=0
else if AssignType == 2
%% 第二种实验的情况
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%数据区%%%%%%%%%%%%
xs = [%11 2 3;2 17 5; 34 26 7;5 2 2;6 33 3;27 34 6;21 45 5;25 12 3;22 17 11;13 31 12;
%45 21 11; 36 22 11;13 21 16;41 25 10;25 25 11;53 12 14;22 12 12;18 32 11; 67 34 12;26 16 15;
78 20 15;93 31 12;31 20 13;112 32 15; 134 26 17;45 52 12;36 63 13;67 34 16;21 85 15;32 62 13;];
yt = [%40 210 12;170 90 13 ; 80 197 21 ;172 120 13;160 56 13;160 143 21;170 200 21;113 200 12;97 134 16;100 145 11;
%81 101 21; 72 152 12; 133 60 11;84 164 21; 150 90 21;146 121 12; 167 54 12; 108 165 12;99 120 21;110 143 11;
70 181 12;15 133 13 ; 19 151 12 ;160 192 13 ];
MxsEna=[%0.2 0.3; 0.2 0.4;0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.2 0.3; 0.2 0.4;
% 0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;
0.2 0.3; 0.2 0.4;0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.3 0.5;0.3 0.6;];
MxsDis=[%400 700 650 500 700 900 450 610 400 700
%650 500 700 900 450 610 700 900 450 610
500 700 300 350 700 900 450 610 450 610];
ytW = [%1 3 4 2 1 1 3 2 1 2
%3 2 1 3 2 1 2 3 2 1
1 1 1 1];
%这个数据里都代表的是目标点，是目标点与目标点的关系
MytTOrd=[3 2];
%引入新的协同矩阵，最大起始时间矩阵
Twait = [30 40 20 15 50 70 30 80 90 65];
Twindow=[];
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
if Key == 0
else if Key == 1
for i=1:20
DDE1 = DMDEAssignTarget(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd,Twait,Twindow,i);
% MC = Cal1.GetMcost();
%Cal1 = CallocationTargetOld1(cTerrain);
%标签显示文字
xlabel('X/km')
ylabel('Y/km')
zlabel('Z/km')
%DDEAssign1=DDEAssignTarget1(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd);
%执行run并返回结果集
t1 = cputime;
[solU solT solC solF ] = DDE1.run();
solu(i,:) = solU;
solt(i,:) = solT;
solc(i,:) = solC;
solf(i,:) = solF;
Time(i,:) = cputime -t1;
end %i
% %结果
solu
solt
solc
solf
Time
end % key=1
end % key=0
else if AssignType == 3
%% 第三种实验的情况
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%数据区%%%%%%%%%%%%
xs = [%11 2 3;2 17 5; 34 26 7;5 2 2;6 33 3;27 34 6;21 45 5;25 12 3;22 17 11;13 31 12;
%45 21 11; 36 22 11;13 21 16;41 25 10;25 25 11;53 12 14;22 12 12;18 32 11; 67 34 12;26 16 15;
78 20 15;93 31 12;31 20 13;112 32 15];
yt = [%40 210 12;170 90 13 ; 80 197 21 ;172 120 13;160 56 13;160 143 21;170 200 21;113 200 12;97 134 16;100 145 11;
%81 101 21; 72 152 12; 133 60 11;84 164 21; 150 90 21;146 121 12; 167 54 12; 108 165 12;99 120 21;110 143 11;
70 131 12;15 133 13 ; 19 151 12 ;160 192 13;101 120 23;160 113 12;82 101 11;173 140 12;182 65 14; 45 176 12;];
MxsEna=[%0.2 0.3; 0.2 0.4;0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.2 0.3; 0.2 0.4;
% 0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;
0.2 0.5; 0.3 0.4;0.4 0.75;0.3 0.45];
MxsDis=[%400 700 650 500 700 900 450 610 400 700
%650 500 700 900 450 610 700 900 450 610
700 700 900 650];
ytW = [%1 3 4 2 1 1 3 2 1 2
%3 2 1 3 2 1 2 3 2 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];
MytTOrd=[3 4; 5 2];
%引入新的协同矩阵，最大起始时间矩阵
Twait = [30 40 20 15];
Twindow=[1300,6000];
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
if Key == 0
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%算法执行区%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%调用目标分配算法，并取得解和相关数据,计算算法耗费时间
%定义目标分配算法对象
DDE1 = DMDEAssignTarget(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd,Twait,Twindow,1);
% MC = Cal1.GetMcost();
%Cal1 = CallocationTargetOld1(cTerrain);
%标签显示文字
xlabel('X/km')
ylabel('Y/km')
zlabel('Z/km')
%DDEAssign1=DDEAssignTarget1(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd);
%执行run并返回结果集
t1 = cputime;
[solU solT solC solF] = DDE1.run();
Time = cputime -t1;
% %结果
solU
solT
solC
solF
Time
else if Key == 1
for i=1:20
DDE1 = DMDEAssignTarget(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd,Twait,Twindow,i);
% MC = Cal1.GetMcost();
%Cal1 = CallocationTargetOld1(cTerrain);
%标签显示文字
xlabel('X/km')
ylabel('Y/km')
zlabel('Z/km')
t1 = cputime;
[solU solT solC solF ] = DDE1.run();
solu(i,:) = solU;
solt(i,:) = solT;
solc(i,:) = solC;
solf(i,:) = solF;
Time(i,:) = cputime -t1;
end %i
% %结果
solu
solt
solc
solf
Time
end % key=1
end % key=0
end % type =3
end % type =2
end % type=1
完整代码添加QQ1575304183
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