摘要
本文基于蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimization, DBO）研究了多无人机路径规划问题。目标是优化多无人机的飞行轨迹，在避免障碍物的同时，尽量减少能量消耗并保持集群内的通信。为提高搜索效率和准确性，对DBO进行了改进。通过与其他常见的元启发式算法进行对比，验证了该算法在模拟环境和实际环境中的有效性。
理论
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多无人机路径规划： 路径规划对于无人机集群至关重要，确保它们能够安全、高效地协同导航。多无人机路径规划主要包括以下方面：
轨迹优化： 确定从起点到目的地的最优路径，同时避开障碍物。 避障： 确保每架无人机避开静态和动态障碍物。 通信约束： 无人机集群中的无人机必须保持一定的通信范围以进行协同工作。 能量效率： 降低能量消耗至关重要，因为无人机的电池寿命有限。 2. 蜣螂优化算法（DBO）： 蜣螂优化算法受到蜣螂行为的启发，这种昆虫使用天体信号滚动粪球保持直线行进。这种优化类比使DBO能够解决复杂的多维优化问题。DBO的关键机制包括：
探索与开发平衡： DBO确保在全局探索（广泛搜索区域）和局部开发（在最优解附近微调）之间取得平衡。 随机游走机制： 就像蜣螂的随机方向一样，DBO使用机制避免过早收敛，并确保搜索的多样性。
实验结果
提出的基于DBO的路径规划算法在不同场景下进行了测试，包括不同的障碍密度和通信范围约束。结果如下：
测试场景1： 低障碍密度，长通信范围。 测试场景2： 中等障碍密度，中等通信范围。 测试场景3： 高障碍密度，短通信范围。 在所有测试中，DBO在总飞行距离、能量消耗和成功导航率方面表现优于粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）等算法。下图展示了某个测试场景中四架无人机的3D路径，图中绿色柱状体表示障碍物，蓝色表面表示山区地形，四架无人机的轨迹如图所示。
部分代码
以下是部分Matlab实现的蚁群算法代码，用于无人机巡检路径优化。
import numpy as np
# 初始化参数
num_UAVs = 4
num_iterations = 100
dung_beetles = np.random.rand(num_UAVs, 3) # 随机初始位置
def objective_function(positions):
# 定义目标函数（最小化距离，避免障碍物）
pass
def dung_beetle_optimization(dung_beetles, num_iterations):
for i in range(num_iterations):
# 根据DBO算法更新位置
for beetle in dung_beetles:
# 基于探索和开发计算新位置
new_position = beetle + np.random.uniform(-1, 1, 3)
if objective_function(new_position) < objective_function(beetle):
beetle = new_position
return dung_beetles
# 主程序
optimized_paths = dung_beetle_optimization(dung_beetles, num_iterations)
print(optimized_paths)
参考文献
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Reynolds, C. W. (1987). Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model. ACM SIGGRAPH Computer Graphics, 21(4), 25-34.
Kennedy, J., & Eberhart, R. C. (1995). Particle swarm optimization. In Proceedings of ICNN'95 - International Conference on Neural Networks (Vol. 4, pp. 1942-1948).
Goldberg, D. E. (1989). Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Addison
