本研究提出了一种基于混合遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）的多无人机路径规划方法，以提高无人机在复杂环境下的路径规划效率和灵活性。
项目信息
编号：MOG-44
大小：6M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b
项目介绍
本研究提出了一种基于混合遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）的多无人机路径规划方法，以提高无人机在复杂环境下的路径规划效率和灵活性。主要目的是通过结合GA和PSO的优点，生成适用于多无人机协同的最优路径。我们开发了包含多个关键模块的MATLAB实现，包括染色体初始化、适应度评估、交叉变异以及马尔可夫评估。实验结果表明，该方法能够显著提高路径规划的效率，并且能够在不同地形和障碍环境下生成合理的路径。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对Muti_GAPSO.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行 main.m
图1：显示了一个基于遗传算法（GA）生成的无人机路径规划结果。
在图中：
（1）蓝色的网格代表了一个地形的地图，其中每个点的颜色代表不同的地形复杂性或危险程度。浅蓝色区域可能代表较为安全的区域，而黄色或红色区域可能是障碍物或危险区域。
（2）图中有三个红色和蓝色圆圈区域，表示的是目标区域或传感器范围等无人机需要关注的区域。
（3）黑色的线条代表无人机的路径，标出了从起点到终点的飞行路线。红色点标记了路径上的一些关键节点或路径的变化点。
（4）这个图可以用来展示遗传算法生成的路径是否成功避开了障碍物，并有效地覆盖了需要监控的区域。
图2：显示的是遗传算法(GA)在每次迭代中的“最佳值”演化过程，数值越小，表明路径的适应度越好：
（1）每次迭代的“best value”表示在该迭代中找到的最佳解的适应度值。第一轮的值是无穷大（Inf），因为可能没有找到合适的解。
（2）随着迭代次数增加，适应度值逐渐降低，表明算法在不断优化路径。
（3）在第13次迭代后，适应度值趋于稳定，约为19679.5631。这表明算法在这时已经找到了接近最优的解。
（4）最终的适应度值保持在19676.5493左右。
通过这两个图的结合，我们可以看到遗传算法经过30次迭代后，找到了一条优化的路径，同时该路径能有效地避开障碍物并完成任务。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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