基于蜣螂优化算法DBO实现复杂山地地形无人机路径规划附matlab实现 注释清楚，干货满满，直接运行

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内容介绍

无人机技术的快速发展使得无人机在各个领域都得到了广泛的应用，其中无人机的路径规划技术一直是研究的热点之一。在复杂的山地地形中，无人机路径规划面临着诸多挑战，如何有效地规划无人机的路径成为了研究者们关注的焦点。本文将介绍一种基于蜣螂优化算法（DBO）实现复杂山地地形无人机路径规划的方法。

首先，让我们来了解一下蜣螂优化算法（DBO）。蜣螂优化算法是一种模拟蜣螂觅食行为的智能优化算法，它模拟了蜣螂在寻找食物过程中释放信息素、寻找最优路径的行为。通过模拟这种行为，蜣螂优化算法可以有效地应用于路径规划问题中，尤其是在复杂地形中的路径规划问题。

在实现无人机路径规划时，首先需要获取山地地形的相关数据，包括地形的高程信息、地形的坡度信息等。这些数据将作为路径规划的基础，通过对这些数据进行分析和处理，可以得到适合无人机飞行的路径规划方案。蜣螂优化算法可以利用这些地形数据，通过模拟蜣螂的觅食行为，寻找出最优的飞行路径。

在实际的路径规划过程中，需要考虑到诸多因素，如地形的陡峭程度、地形的不规则性、风力的影响等。这些因素都会对无人机的飞行路径产生影响，因此需要在路径规划中进行充分的考虑和分析。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。

总之，基于蜣螂优化算法实现复杂山地地形无人机路径规划是一种有效的方法，它充分利用了蜣螂优化算法的智能优化特性，在路径规划中取得了良好的效果。未来，我们可以进一步研究和改进这种方法，使其能够更好地适用于更加复杂的地形环境，为无人机的应用提供更加可靠的路径规划方案。​

部分代码

% Plot Solutionset(gcf, 'unit' ,'centimeters' ,'position',[5 2  25 15 ]);​​PlotSolution( BestSol , BestCost ,model)​figuremesh( model.x_data  , model.y_data , model.z_data );   hold on​colorbar; box  on  ,set(gcf,'Color',[1 1 1]);% set(gcf, 'unit' , 'centimeters','position' , [2 2 30 15]);h3= plot3( BestSol.sol.xx  ,  BestSol.sol.yy ,  BestSol.sol.zz , '-r'); hold on​​% temp = 10^-2 ;h1 =  plot3(   model.xs, model.ys, model.zs,  'o' , 'MarkerEdgeColor','r', ...    'MarkerFaceColor','r');  hold onh2 =  plot3(  model.xt , model.yt , model.zt, '^' , 'MarkerEdgeColor','r', ...    'MarkerFaceColor','r');  hold onif   isfield( model ,'Barrier')    for ind =  1: model.Num_Barrier        [X,Y,Z] = cylinder( model.Barrier(ind, 3)  ,100);        h4=  surf(X+model.Barrier(ind, 1),Y+model.Barrier(ind, 2), model.zmin+Z*( max(model.z_data(:))- model.zmin) ) ; hold on        set(h4,  'edgecolor','m','facecolor', 'm') ;    endend​if   ~isfield( model ,'Barrier')    legend( [ h1 , h2 , h3] , '起点' , '终点' , '线路', 'Location','southoutside' , 'Orientation','horizontal')else    legend( [ h1 , h2 , h3 h4] , '起点' , '终点' , '线路' , '无法通行区域'  , 'Location','southoutside', 'Orientation','horizontal')end​xlabel('x / km','fontsize',10 ,'fontname','宋体');ylabel('y / km','fontsize',10 ,'fontname','宋体');zlabel('z / km','fontsize',10 ,'fontname','宋体');​set(gca, 'xlim' , [    model.xmin  model.xmax]) ;set(gca, 'ylim' , [    model.ymin  model.ymax]) ;​axis tightaxis normal hold offset(gca,  'cameraposition',  [-337 , 0 , 14.2])%%​​if   ~isfield( model ,'Barrier')    legend( [ h1 , h2 , h3] , '起点' , '终点' , '线路', 'Location','southoutside' , 'Orientation','horizontal')else    legend( [ h1 , h2 , h3 h4] , '起点' , '终点' , '线路' , '无法通行区域'  , 'Location','southoutside', 'Orientation','horizontal')end​​xlabel('x / km','fontsize',10 ,'fontname','宋体');ylabel('y / km','fontsize',10 ,'fontname','宋体');zlabel('z / km','fontsize',10 ,'fontname','宋体');​set(gca, 'xlim' , [    model.xmin  model.xmax]) ;set(gca, 'ylim' , [    model.ymin  model.ymax]) ;​axis tightaxis normal hold off​%% 收敛曲线figure% semilogy(  BestSol.BestCost   ,'LineWidth',2); plot( BestCost  ,'LineWidth',2);xlabel('迭代次数');ylabel('目标函数');grid on;% set(gca,'XLim',[0    BestSol.MaxIt]);%X轴的数据显示范围​

⛳️ 运行结果

参考文献

本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。

[1] 张涛,李少波,张安思,等.基于改进人工鱼群算法的复杂地貌无人机三维路径规划[J].科学技术与工程, 2023.

[2] 张涛,李少波,张安思,等.基于改进人工鱼群算法的复杂地貌无人机三维路径规划[J].科学技术与工程, 2023, 23(10):4433-4439.

[3] 王蕾,伦志新,葛超,等.基于改进蛇优化算法的无人机三维路径规划方法:202310495892[P][2023-12-01].

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1 各类智能优化算法改进及应用

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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

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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

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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