内容介绍本文将探讨使用遗传算法来确定无人机最佳航线目标是将能耗降至最低。假设条件分析的无人机是单一的被视为独立个体每个无人机的操作顺序针对不同的客户执行。航线和目的地的分布是动态变化的而停靠站的位置是已知且固定的。所有无人机在所有指定路段的协调航行速度是确定的。额外假设给定起点和终点之间可能没有直接连接。如果在某个特定时间某个停靠站的无人机停靠数量达到上限则会为该无人机选择另一条能量最优路线以避免此问题。每个停靠站同时容纳的无人机数量有限。能耗取决于天气条件天气条件尤其是风力条件会导致更高的能耗。遗传算法的工作原理种群初始化: 基于随机生成的数字并在停靠站数量范围内生成一个粒子种群。路径提取: 从生成的粒子中提取出无人机的起点和终点。亲本选择: 基于每个粒子所经过的距离在此阶段等同于能耗选择“亲本”。后代生成:首先随机选择第一个亲本的一部分然后用第二个亲本填补空白。将整个序列裁剪到随机大小因为我们需要确定通过不确定数量的点而不是通过所有点的路径。在生成的序列的开头和结尾分别添加无人机的起点和终点。路径生成: 生成的路径后代作为给定点之间潜在路径的列表返回。应用系统的工作原理定义配置参数: 定义必要的配置参数。下载停靠站信息: 下载停靠站列表及其充电点的数量。路径规划: 为每架无人机确定一条路径以最大限度地降低能耗通过遗传算法生成潜在路径。考虑天气条件计算每条路径的成本。剔除起点和终点之间没有设定最小点数的路径。检查在接下来的步骤中目标停靠站的充电位置是否至少有一个可用。返回满足设定约束条件且能耗最低的路径。数据收集: 收集接收到的数据。图表生成: 生成显示结果的图表。本方案利用遗传算法有效地规划了无人机航线并通过考虑天气条件等因素最大限度地降低了能耗。该系统能够生成满足各种约束条件的最佳航线并可用于优化无人机配送、巡逻等应用场景。⛳️ 运行结果 参考文献 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制 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