基于领导跟随者算法实现无人机路径规划附matlab代码

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⛄ 内容介绍

无人机路径规划是一个重要的研究领域，它涉及到领导跟随者算法的应用。领导跟随者算法是一种分布式的控制算法，可以用于多无人机系统中的路径规划和协调。下面是一个基于领导跟随者算法实现无人机路径规划的基本步骤：

1. 确定目标点：首先需要确定无人机的起始点和目标点。起始点可以是无人机的当前位置，目标点可以是用户指定的位置或者需要自动识别的目标。

2. 确定领导无人机：在多无人机系统中，选择一个无人机作为领导无人机。领导无人机负责生成路径，并通过通信或传感器信息与其他无人机进行通信。

3. 生成路径：领导无人机使用路径规划算法生成一条从起始点到目标点的路径。常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、遗传算法等。

4. 分配任务：领导无人机将路径分配给其他跟随者无人机。可以使用分布式控制算法将路径分配给跟随者无人机，并确保它们能够按照指定的路径飞行。

5. 实时更新：在飞行过程中，领导无人机会根据实时的环境信息和目标点的变化更新路径。跟随者无人机会根据领导无人机的指令进行飞行。

6. 避障处理：在路径规划过程中需要考虑避障问题。可以使用传感器数据或者机器学习算法来检测障碍物，并在路径规划过程中避开障碍物。

7. 优化性能：可以使用优化算法来优化路径规划的性能。例如，可以使用遗传算法来优化路径的长度或者时间。

   ​

⛄ 部分代码

clcclear allclose allload('leader.mat')alpha_m=0.1;     %Learning rate of the modal networkalpha_c=0.1;     %Learning rate of the critic networkalpha_a=0.1;      %Learning rate the action networkareafa=0.9;Uc=0;N_c=50;  %Internal cycle of the critic networkN_a=50;  %Internal cycle of the action networkT_cError=1e-10;   %Internal training error threshold for the critic networkT_aError=1e-10;   %Internal training error threshold for the action networkT_mError=0.1;   %Internal training error threshold for the model networkN_aHidden = 6;   %Number of action network nodes in hidden layerN_cHidden = 8;   %Number of critic network nodes in hidden layerN_mHidden = 8;   %Number of modal network nodes in hidden layerWA_Inputs = 2;  %执行网络输入节点数WC_Inputs = 2;  %评价网络输入节点数WM_Inputs = 3;  %评价网络输入节点数wm11=(rand(WM_Inputs,N_mHidden)-0.5)*0.5;wm21=(rand(N_mHidden,2)-0.5)*0.5;wc11=(rand(WC_Inputs,N_cHidden)-0.5)*0.5;wc21=(rand(N_cHidden,1)-0.5)*0.5;wa11=(rand(WA_Inputs,N_aHidden)-0.5)*0.5;wa21=(rand(N_aHidden,1)-0.5)*0.5;wc12=(rand(WC_Inputs,N_cHidden)-0.5)*0.5;wc22=(rand(N_cHidden,1)-0.5)*0.5;wa12=(rand(WA_Inputs,N_aHidden)-0.5)*0.5;wa22=(rand(N_aHidden,1)-0.5)*0.5;follower1=[1.5,-1];% follower2=[1,-0.3];% leader=[10,10];% newSt0=leader;newSt1=follower1;x1(:,1)=newSt1;Input_a=newSt1-x(:,1)';[vm,h,g]=caculAN(Input_a,wa11,wa21);U1=vm;udata1(1)=U1; for i=1:199             [vm,h,g]=caculAN(Input_a,wa11,wa21);        U1=vm;        udata1(i+1)=U1;        newSt1=TPSystem(newSt1,U1); %计算K时刻x0状态        x1(:,i+1)=newSt1;                          %存储K时刻x0状态        Input_1c=newSt1-x(:,i+1)';        %K时刻评价网络输入e(k)        Input_a=Input_1c;                         %K时刻执行网络输入e(k)        Input_m=[newSt1,U1];                  %K时刻模型网络输入[x0(k),U1(k)]        error1=TPSystem(newSt1,U1);    %K+1时刻x0真实值        [Xk1,wm11,wm21,s,h]=caculCM(Input_m,wm11,wm21,T_mError,error1,alpha_m);%Xk1为智能体1预测的下一时刻值        Input_2c=Xk1-x(i+2);                  %K+1时刻评价网络输入e(k+1)         [J2,p,q] = caculCN(Input_2c,wc11,wc21);        [J1,p,q] = caculCN(Input_1c,wc11,wc21);        [U1,h,g]=caculAN(Input_a,wa11,wa21);                U_xy=Input_1c*Input_1c'*0.01+U1*U1;        ec = J1-J2-U_xy;    Ec = 0.5 * ec^2;        ceshi=0;        while(Ec>T_cError&&ceshi<50)            ceshi=ceshi+1;            [wc11,wc21]=upCN(alpha_c,ec,p,Input_1c,wc11,wc21);            [J1,p,q] = caculCN(Input_1c,wc11,wc21);            ec = J1-J2-U_xy;            Ec = 0.5 * ec^2;        end             [J2,p,q] = caculCN(Input_2c,wc11,wc21);            ea= U_xy+J2+Uc;        Ea = 0.5 * ea^2;            ceshi=0; while (Ea>T_aError&&ceshi<50)            ceshi=ceshi+1;            [wa21,wa11]=upAction( alpha_a,Input_a,vm,ea,q,g,N_aHidden,WC_Inputs,wa11,wa21,wc11,wc21);            [U1,h,g]=caculAN(Input_a,wa11,wa21);            Input_m=[newSt1,U1];                  %K时刻模型网络输入[x0(k),U1(k)]            error1=TPSystem(newSt1,U1);    %K+1时刻x0真实值            [Xk1,wm11,wm21,s,h]=caculCM(Input_m,wm11,wm21,T_mError,error1,alpha_m);%Xk1为智能体1预测的下一时刻值            Input_2c=Xk1-x(i+2);            [J2,p,q] = caculCN(Input_2c,wc11,wc21);            U_xy=Input_1c*Input_1c'+U1*U1;            ea= U_xy+J2+Uc;        Ea = 0.5 * ea^2; end​         end​subplot(2,1,1);plot(x(1,:));hold onplot(x1(1,:));grid onhold onsubplot(2,1,2);plot(x(2,:));hold onplot(x1(2,:));grid ontitle('领导者与智能体1的轨迹');figuresubplot(2,1,1);plot(x(1,:));grid onsubplot(2,1,2);plot(x(2,:));grid ontitle('领导者的轨迹');figureplot(udata1);title('自适应产生的控制律的轨迹');

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 林腾飞.基于一致性理论的多四旋翼无人机协同编队研究[J].[2023-07-21].

[2] 韩乔妮,杨博,陈彩莲,等.下行异构网络中基于多领导者多跟随者博弈的功率控制算法[J].  2014.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合