实现是针对无人机丢失目标的最佳搜索附matlab代码)
✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、研究背景与问题提出在无人机海上搜救、野外灾害现场巡检、失踪人员追踪等实际应用场景中由于目标突发机动逃逸、环境遮挡导致传感器短暂失效、通信链路短时中断等不可控因素无人机经常会出现已跟踪目标突然丢失的突发状况。传统的无人机丢失目标搜索策略大多采用预设的“Z字形”“螺旋形”固定路径完全没有利用目标丢失前的历史运动信息搜索路径盲目性强、搜索覆盖效率低极易错过目标的黄金搜索窗口导致目标彻底失联。结合你此前长期开展的粒子群优化算法改进、无人机三维路径规划、多智能体协同控制的研究积累本研究提出运动编码粒子群优化算法(Motion-Encoded Particle Swarm Optimization, MPSO)将无人机的搜索运动序列直接编码为粒子的位置向量把目标的运动不确定性、环境障碍物约束、无人机的机动性能边界全部纳入优化框架在目标丢失后的极短时间内生成全局最优的搜索路径最大化在有限时间内重新发现目标的概率。当前传统搜索策略普遍存在路径生成效率低、无法适配目标运动不确定性的核心痛点本研究针对这一行业刚需开展针对性建模与优化具备极强的工程落地价值与理论创新意义。二、目标丢失场景的运动不确定性机理分析无人机丢失目标后目标的位置并非完全随机分布其运动状态存在明确的概率演化规律在目标丢失的最后时刻无人机的机载传感器会记录下目标的最后观测位置、运动速度、运动方向等历史状态信息结合目标的最大机动速度约束、场景内的可通行区域边界可以构建出目标的可达概率分布模型。随着丢失时间的不断推移目标的位置概率分布会以最后观测点为中心向外逐步扩散不同区域的目标存在概率存在显著差异并非均匀分布在整个搜索空间内。传统固定路径搜索策略完全忽略这种非均匀的概率分布特性将大量搜索资源浪费在目标存在概率极低的区域导致黄金搜索时间被无效消耗。同时传统路径规划方法在处理这类“概率引导的动态搜索”问题时普遍存在建模复杂、求解速度慢的缺陷无法满足目标丢失后秒级生成最优搜索路径的实时性要求。本研究提出的运动编码粒子群优化算法从编码层面对无人机的搜索运动序列进行针对性设计天然适配这类带概率引导的最优搜索问题求解效率与搜索性能都实现了突破性提升。三、运动编码粒子群优化(MPSO)的核心框架构建本研究突破传统粒子群算法将空间坐标作为粒子位置的编码局限直接将无人机的运动控制序列编码为粒子的位置向量构建完全适配无人机丢失目标搜索场景的专属优化框架运动编码机制设计摒弃传统粒子群算法以路径点坐标为粒子维度的编码方式将无人机未来搜索时段内每一个控制步长的运动航向角、运动速度直接作为粒子的维度分量单个粒子的完整位置向量对应无人机未来一段时长内的连续运动控制序列解码后可直接输出无人机的可执行搜索路径完全避免了传统坐标编码带来的路径平滑性差、不符合无人机机动约束的问题。面向搜索场景的适应度函数构建以“有限搜索时长内目标发现概率最大化”作为核心优化目标将目标的动态可达概率分布作为输入计算无人机搜索路径经过的所有区域的目标存在概率积分同时叠加无人机机动约束惩罚项、环境障碍物避障惩罚项构建完整的适应度函数⛳️ 运行结果 部分代码%_________________________________________________________________________%% Motion-encoded Partical Swarm Optimization (MPSO) source codes demo 1.0%% %% Developed in MATLAB 2020a %% %% Author and programmer: Manh Duong Phung %% %% e-Mail: duongpmgmail.com %% duongpmvnu.edu.vn %% %% Homepage: https://uet.vnu.edu.vn/~duongpm/ %% %% Main paper: Manh Duong Phung, Quang Phuc Ha %% Motion-encoded particle swarm optimization for moving %% target search using UAVs, %% Applied soft computing , in press, %% DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106705 %% %%_________________________________________________________________________%% Plot the search mapfunction PlotModel(model)MAP_SIZE model.MAPSIZE;x 1:1:MAP_SIZE; y 1:1:MAP_SIZE; % x y from 0 to 20[X,Y] meshgrid(x,y); % Replicate x y to create a rectangular grid (X,Y)clf(reset);h pcolor(X,Y,model.Pmap);hold on;% Start positionplot(model.xsMAP_SIZE/20.5,model.ysMAP_SIZE/20.5,w-o,...MarkerSize,3,...MarkerFaceColor,w,...LineWidth,1);xlabel(x (cell));ylabel(y (cell));% Set propertiesset(h,linewidth,0.1);cb colorbar;cb.Ruler.Exponent -3;gcaPget(gca,position);cbPget(cb,Position);cbP(3)cbP(3)/2; % Change the colorbar widthset(cb,Position,cbP)set(gca,position,gcaP)set(gcf,position,[300,100,350,250]); % Set the map sizeend 参考文献[1]陈佳凯,韦巍.基于多目标粒子群优化的多功能车辆总线周期性扫描表的优化[J].铁道学报, 2012.DOI:CNKI:SUN:TDXB.0.2012-11-010. 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除团队擅长辅导定制多种毕业课题和科研领域MATLAB仿真助力毕业科研梦 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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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 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、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信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、水声通信、通信上传下载分配 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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP 【无人机搜索】基于运动编码粒子群优化 (MPSO)实现是针对无人机丢失目标的最佳搜索附matlab代码
✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、研究背景与问题提出在无人机海上搜救、野外灾害现场巡检、失踪人员追踪等实际应用场景中由于目标突发机动逃逸、环境遮挡导致传感器短暂失效、通信链路短时中断等不可控因素无人机经常会出现已跟踪目标突然丢失的突发状况。传统的无人机丢失目标搜索策略大多采用预设的“Z字形”“螺旋形”固定路径完全没有利用目标丢失前的历史运动信息搜索路径盲目性强、搜索覆盖效率低极易错过目标的黄金搜索窗口导致目标彻底失联。结合你此前长期开展的粒子群优化算法改进、无人机三维路径规划、多智能体协同控制的研究积累本研究提出运动编码粒子群优化算法(Motion-Encoded Particle Swarm Optimization, MPSO)将无人机的搜索运动序列直接编码为粒子的位置向量把目标的运动不确定性、环境障碍物约束、无人机的机动性能边界全部纳入优化框架在目标丢失后的极短时间内生成全局最优的搜索路径最大化在有限时间内重新发现目标的概率。当前传统搜索策略普遍存在路径生成效率低、无法适配目标运动不确定性的核心痛点本研究针对这一行业刚需开展针对性建模与优化具备极强的工程落地价值与理论创新意义。二、目标丢失场景的运动不确定性机理分析无人机丢失目标后目标的位置并非完全随机分布其运动状态存在明确的概率演化规律在目标丢失的最后时刻无人机的机载传感器会记录下目标的最后观测位置、运动速度、运动方向等历史状态信息结合目标的最大机动速度约束、场景内的可通行区域边界可以构建出目标的可达概率分布模型。随着丢失时间的不断推移目标的位置概率分布会以最后观测点为中心向外逐步扩散不同区域的目标存在概率存在显著差异并非均匀分布在整个搜索空间内。传统固定路径搜索策略完全忽略这种非均匀的概率分布特性将大量搜索资源浪费在目标存在概率极低的区域导致黄金搜索时间被无效消耗。同时传统路径规划方法在处理这类“概率引导的动态搜索”问题时普遍存在建模复杂、求解速度慢的缺陷无法满足目标丢失后秒级生成最优搜索路径的实时性要求。本研究提出的运动编码粒子群优化算法从编码层面对无人机的搜索运动序列进行针对性设计天然适配这类带概率引导的最优搜索问题求解效率与搜索性能都实现了突破性提升。三、运动编码粒子群优化(MPSO)的核心框架构建本研究突破传统粒子群算法将空间坐标作为粒子位置的编码局限直接将无人机的运动控制序列编码为粒子的位置向量构建完全适配无人机丢失目标搜索场景的专属优化框架运动编码机制设计摒弃传统粒子群算法以路径点坐标为粒子维度的编码方式将无人机未来搜索时段内每一个控制步长的运动航向角、运动速度直接作为粒子的维度分量单个粒子的完整位置向量对应无人机未来一段时长内的连续运动控制序列解码后可直接输出无人机的可执行搜索路径完全避免了传统坐标编码带来的路径平滑性差、不符合无人机机动约束的问题。面向搜索场景的适应度函数构建以“有限搜索时长内目标发现概率最大化”作为核心优化目标将目标的动态可达概率分布作为输入计算无人机搜索路径经过的所有区域的目标存在概率积分同时叠加无人机机动约束惩罚项、环境障碍物避障惩罚项构建完整的适应度函数⛳️ 运行结果 部分代码%_________________________________________________________________________%% Motion-encoded Partical Swarm Optimization (MPSO) source codes demo 1.0%% %% Developed in MATLAB 2020a %% %% Author and programmer: Manh Duong Phung %% %% e-Mail: duongpmgmail.com %% duongpmvnu.edu.vn %% %% Homepage: https://uet.vnu.edu.vn/~duongpm/ %% %% Main paper: Manh Duong Phung, Quang Phuc Ha %% Motion-encoded particle swarm optimization for moving %% target search using UAVs, %% Applied soft computing , in press, %% DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106705 %% %%_________________________________________________________________________%% Plot the search mapfunction PlotModel(model)MAP_SIZE model.MAPSIZE;x 1:1:MAP_SIZE; y 1:1:MAP_SIZE; % x y from 0 to 20[X,Y] meshgrid(x,y); % Replicate x y to create a rectangular grid (X,Y)clf(reset);h pcolor(X,Y,model.Pmap);hold on;% Start positionplot(model.xsMAP_SIZE/20.5,model.ysMAP_SIZE/20.5,w-o,...MarkerSize,3,...MarkerFaceColor,w,...LineWidth,1);xlabel(x (cell));ylabel(y (cell));% Set propertiesset(h,linewidth,0.1);cb colorbar;cb.Ruler.Exponent -3;gcaPget(gca,position);cbPget(cb,Position);cbP(3)cbP(3)/2; % Change the colorbar widthset(cb,Position,cbP)set(gca,position,gcaP)set(gcf,position,[300,100,350,250]); % Set the map sizeend 参考文献[1]陈佳凯,韦巍.基于多目标粒子群优化的多功能车辆总线周期性扫描表的优化[J].铁道学报, 2012.DOI:CNKI:SUN:TDXB.0.2012-11-010. 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除团队擅长辅导定制多种毕业课题和科研领域MATLAB仿真助力毕业科研梦 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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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 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、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信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、水声通信、通信上传下载分配 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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP