基于人工蜂群算法的新型概率密度模型无人机路径规划（Matlab代码实现）

目录

1 概述

2 数学模型 

3 运行结果 

4 结论 

5 参考文献

6 Matlab代码实现

1 概述

近年来，考虑到其在危险或复杂环境中工作的能力，无人作战飞行器（UCAV）引起了全世界许多军事组织的高度关注[1]-[3]。路径规划系统是 UCAV 自主控制模块的重要组成部分，它提供了从起点到所需目的地的最佳路径。在飞行过程中，应该避免人为威胁和一些自然限制。对于 UCAV 路径规划任务，最佳解决方案对应于最小化行驶距离、平均高度、燃料消耗、雷达或火炮暴露等 [4] 的解决方案。随着防御和防御武器的发展，对这些人为威胁建模的复杂性显着增加。为了应对日益增加的复杂性，研究人员逐渐将他们的兴趣从确定性算法转移开来。为了避免枚举过程效率低下，近年来开发和研究了智能算法，如遗传算法（GA）[5]、差分进化算法（DE）[6]、粒子群优化算法（PSO）[7]等。以及最近提出的人工蜂群算法（ABC）[8]。

无人作战飞行器(UCAV)路径规划旨在寻求一条考虑沿途威胁和约束条件的最优飞行路线。本文提出了一种新的概率密度模型，将初始路径规划任务转化为数值问题，与传统的圆形处理模型相比，该模型具有更高的准确性。采用著名的人工蜂群算法（ABC）来解决这一相应的优化问题，并在各系列作战领域中将所提出的算法与其他智能算法的收敛速度和效率进行了比较。实验结果以统计学意义验证了ABC对UCAV路径规划问题的优越性。

在本文中，引入了一种新的概率密度模型，通过它们与威胁中心的距离来区分不同的位置。还为这个 UCAV 路径规划问题提供了对 ABC 能力的清晰洞察。仿真结果验证了ABC获得的路径优于PSO获得的路径，具有统计学意义。值得注意的是，这项工作初步侧重于二维路径规划。本文的其余部分安排如下。第二节介绍了所提出的环境模型的原理。 ABC 的程序在第三节中详细说明。在第四节中介绍并仔细讨论了几个精心设计的可比较的模拟结果。然后最后得出最后的结论。

2 数学模型 

 详细数学模型见第四部分。

3 运行结果 

4 结论 

本文旨在通过与其他一些群体智能算法的比较，验证 ABC 处理 UCAV 路径规划问题的实际能力。值得注意的是，该研究仅集中于 2D 表面中的几个案例，未来仍需要努力验证 ABC 在 3D 空间中的案例能力。此外，成本函数中权重因子的选择仍然是我们模型中的一个突出问题。通过在多核 CPU 上实现，可以使用 ABC 获得 UCAV 的可行实时路径。总的来说，当前工作的实验结果证实，具有统计学意义，ABC获得的路径在收敛速度、效率和鲁棒性方面优于其他智能算法。

5 参考文献

部分理论引用网络文献，如有侵权请联系删除。

[1]卞强,孙齐,童余德.一种新的改进A~*算法无人机三维路径规划[J].武汉理工大学学报,2022,44(07):80-88.

[2] Bai L ,  Gong L ,  Zhao C . Unmanned combat aerial vehicles path planning using a novel probability density model based on Artificial Bee Colony algorithm[C]// Intelligent Control and Information Processing (ICICIP), 2013 Fourth International Conference on. IEEE, 2013.

6 Matlab代码实现