多无人机任务分配与路径规划 matlab程序

时间: 2023-08-02 20:06:33 浏览: 99
以下是一个简单的基于规划算法的多无人机任务分配与路径规划的 Matlab 程序: ```matlab % 多无人机任务分配与路径规划 % 初始化无人机数量和任务数量 num_drones = 3; num_tasks = 5; % 生成随机的无人机位置和任务位置 drone_pos = rand(num_drones, 2) * 100; task_pos = rand(num_tasks, 2) * 100; % 计算无人机和任务之间的距离 dist = zeros(num_drones, num_tasks); for i = 1:num_drones for j = 1:num_tasks dist(i,j) = norm(drone_pos(i,:) - task_pos(j,:)); end end % 设置参数 max_iter = 1000; pop_size = 50; mut_rate = 0.1; % 初始化种群 pop = zeros(pop_size, num_tasks); for i = 1:pop_size pop(i,:) = randperm(num_tasks); end % 迭代遗传算法 for iter = 1:max_iter % 计算种群适应度 fitness = zeros(pop_size, 1); for i = 1:pop_size path = zeros(num_drones, num_tasks); for j = 1:num_drones path(j,:) = pop(i,:); end fitness(i) = calc_fitness(path, dist); end % 选择 [val, idx] = sort(fitness, 'descend'); parents = pop(idx(1:pop_size/2),:); % 交叉 children = zeros(pop_size/2, num_tasks); for i = 1:pop_size/4 p1 = parents(i*2-1,:); p2 = parents(i*2,:); c1 = zeros(1, num_tasks); c2 = zeros(1, num_tasks); idx = randperm(num_tasks, 2); idx = sort(idx); c1(idx(1):idx(2)) = p1(idx(1):idx(2)); c2(idx(1):idx(2)) = p2(idx(1):idx(2)); j = 1; for k = idx(2)+1:num_tasks while j <= num_tasks if ~ismember(p2(j), c1) c1(k) = p2(j); j = j + 1; break; end j = j + 1; end end j = 1; for k = idx(2)+1:num_tasks while j <= num_tasks if ~ismember(p1(j), c2) c2(k) = p1(j); j = j + 1; break; end j = j + 1; end end children(i*2-1,:) = c1; children(i*2,:) = c2; end % 变异 for i = 1:pop_size/2 if rand < mut_rate idx = randperm(num_tasks, 2); children(i,idx) = children(i,fliplr(idx)); end end % 合并父代和子代 pop = [parents; children]; end % 找到最优解 path = zeros(num_drones, num_tasks); for i = 1:num_drones path(i,:) = pop(1,:); end % 绘制路径 figure; hold on; for i = 1:num_drones plot(drone_pos(i,1), drone_pos(i,2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); for j = 1:num_tasks if path(i,j) > 0 plot([drone_pos(i,1) task_pos(path(i,j),1)], [drone_pos(i,2) task_pos(path(i,j),2)], 'b--'); plot(task_pos(path(i,j),1), task_pos(path(i,j),2), 'bx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); end end end axis equal; title('Multi-Drone Task Assignment and Path Planning'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); % 计算适应度函数 function fitness = calc_fitness(path, dist) num_drones = size(path, 1); num_tasks = size(path, 2); fitness = 0; for i = 1:num_drones for j = 1:num_tasks-1 fitness = fitness + dist(i,path(i,j)) + dist(i,path(i,j+1)); end fitness = fitness + dist(i,path(i,num_tasks)); end end ``` 该程序使用遗传算法进行任务分配和路径规划,首先随机生成无人机位置和任务位置,然后计算无人机和任务之间的距离。接着,设置遗传算法的参数,初始化种群,然后进行迭代。在每次迭代中,计算种群适应度,进行选择、交叉和变异,最后找到最优解并绘制路径。适应度函数计算的是无人机飞行路径的总长度。
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