首先看看我们的蜣螂算法是如何改进的: 改进点1:改进雏球和偷窃蜣螂对最优解的接受程度 雏球和偷窃蜣螂会不停的向局部最优位置和全局最优位置靠近,但在算法前期,应尽量扩大群体的搜索范围,快速向局部最优位置或全局最优位置靠近虽然能使算法快速收敛,但也有一定的概率令算法陷入停滞,导致无法收敛到全局最优解。因此...
单目标优化:蜣螂优化算法(Dung beetle optimizer,DBO)_单目标优化算法_IT猿手的博客-CSDN博客 三、求解结果 地形图可以随机生成,无人机起始点可以自己设定,算法的种群大小和迭代次数可以修改。 部分代码: closeallclearclcreferencecodelink:https://mbd.pub/o/bread/ZJmck5tp%% 三维路径规划模型定义globalstartPosgoal...
蜣螂优化算法作为一种智能优化算法,可以在考虑这些因素的基础上,寻找出最优的路径规划方案。 通过实际的仿真实验,我们可以验证蜣螂优化算法在复杂山地地形中无人机路径规划的有效性。实验结果表明,基于蜣螂优化算法的无人机路径规划方法可以在复杂地形中取得较好的效果,能够有效地规避地形的障碍物,保证无人机的安全飞行。
[1] Phung M D, Ha Q P. Safety-enhanced UAV path planning with spherical vector-based particle swarm optimization[J]. Applied Soft Computing, 2021, 107: 107376.[2] 远翔宇,杨风暴,杨童瑶.基于自适应蜣螂算法的无人机三维路径规划方法[J]., 视频播放量 257、弹幕量
蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimizer, DBO)是一种基于自然界中蜣螂滚动粪球行为的优化算法。然而,FADBO(可能是指某种改进的蜣螂优化算法,但这不是一个标准或广泛认可的缩写)可能是在原始DBO基础上进行了某些改进以适应特定问题的算法。在无人机路径规划问题中,特别是涉及复杂山地危险模型时,路径规划算法需要能够处理地...
路径规划的任务可以描述为:按照一定的评价标准,在含有障碍的环境中,搜索从起始点到终点的一条无碰路径。通过栅格法建立栅格地图作为机器人路径规划的工作环境,采用蜣螂算法作为机器人路径搜索的规则.将所有机器人放置于初始位置,经过NC次无碰撞迭代运动找到最优路径,到达目标位置....
2.根据权利要求1所述改进蜣螂算法融合DWA算法的机器人路径规划框架方法,其特征 在于,所述步骤1具体包括: 使用MATLAB构建栅格图,栅格图中黑色方块代表障碍物,白色方块代表可行驶区域,地 图上设置起点、和终点坐标位置。 3.根据权利要求1所述改进蜣螂算法融合DWA算法的机器人路径规划框架方法,其特征 在于,所述步骤2...
专利摘要:本发明公开了一种基于改进蜣螂优化算法的路径规划方法,包括以下步骤:A.建立待规划无人机的飞行环境,并初始化其三维地形信息;B.设置蜣螂优化算法的参数;C.基于上述设置的蜣螂优化算法参数,随机初始化蜣螂种群,并按照6:6:7:11的比例将蜣螂种群规模分为D.分别计算滚球蜣螂、雌性蜣螂、小蜣螂、偷窃蜣螂位置对...
基于蜣螂优化算法的无人机三维路径规划是一种高效的优化方法,它通过模拟蜣螂寻找食物的行为模式来找到最优的路径。这种方法在无人机导航和路径规划中具有广泛的应用前景。 首先,该方法通过迭代求解的方式逐步优化路径,使得无人机能够以最短的时间和最少的能量完成路径规划。这种优化策略不仅提高了无人机的导航效率,还...
为了实现移动机器人在复杂环境中路径规划的高效搜索能力,提出了一种混合多策略的改进蜣螂算法.首先,引入改进ISPM混沌策略用于初始化蜣螂的初始种群,使初始总体分布更均匀,并降低算法落入局部最优解的可能性.然后,将贪婪选择策略与改进透镜成像反向学习策略相结合,改进蜣螂觅食行为的位置更新,平衡算法的局部开发和全局搜索...