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 内容介绍

蜻蜓算法是一种基于生物学的优化算法，它模仿了蜻蜓在寻找食物和繁殖过程中的行为。这种算法已经被广泛应用于解决各种优化问题，包括路径规划、控制系统设计和无人机避障等。

无人机在复杂地形中进行航行时，需要能够实时规划避障路径，以避免与障碍物发生碰撞。传统的避障算法往往存在局限性，无法很好地适应复杂地形下的飞行环境。因此，研究人员开始探索如何利用蜻蜓算法来实现无人机在复杂地形下的避障三维航迹规划。

蜻蜓算法的核心思想是模仿蜻蜓在搜索食物和繁殖过程中的行为，通过不断调整自身位置来寻找最优解。在无人机避障问题中，可以将障碍物视为食物，无人机则需要通过调整飞行路径来避开障碍物，以达到最优的飞行路径规划。

在实际应用中，研究人员首先需要将复杂地形进行建模，并将障碍物的位置和形状信息输入到算法中。然后，利用蜻蜓算法来实现无人机的三维航迹规划，以确保无人机能够安全地避开障碍物，并按照预定的航迹进行飞行。

与传统的避障算法相比，蜻蜓算法具有以下优势：

适应性强：蜻蜓算法能够根据环境的变化实时调整飞行路径，适应复杂地形下的飞行环境。 全局搜索能力强：蜻蜓算法能够在整个搜索空间内进行全局搜索，找到最优的飞行路径规划。 鲁棒性好：蜻蜓算法能够处理不同类型的障碍物，包括不规则形状和动态变化的障碍物。

通过将蜻蜓算法应用于无人机避障三维航迹规划，可以有效提高无人机的飞行安全性和效率，为无人机在复杂地形中的应用提供了新的解决方案。未来，随着对蜻蜓算法的深入研究和优化，相信它将在无人机领域发挥越来越重要的作用。

 部分代码

%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行​%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );

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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、无人机安全通信轨迹在线优化

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

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