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🔥内容介绍

在科技飞速发展的当下，多无人机协同集群作业凭借其高效性与灵活性，在军事侦察、物流配送、环境监测、灾害救援等诸多领域发挥着日益重要的作用。例如在军事侦察中，多架无人机协同可对大面积区域进行快速、全面的侦察，获取更丰富、准确的情报；物流配送里，无人机集群能够实现包裹的高效投递，尤其是在偏远地区或交通不便的区域，大大提高配送效率；环境监测时，多无人机协同可对不同区域同时进行监测，全面、实时地掌握环境变化情况；灾害救援中，无人机集群能快速抵达受灾区域，进行灾情评估、物资运输等工作，为救援行动提供有力支持。

然而，在复杂环境下，多无人机协同集群路径规划面临着诸多严峻的挑战。避障问题首当其冲，环境中存在各种各样的障碍物，包括静态的建筑物、山体，以及动态的其他飞行器、移动车辆等，无人机必须能够实时感知并避开这些障碍物，确保飞行安全。同时，成本优化也是关键因素，路径成本需要考虑如何规划最短路径，以减少飞行距离，降低能耗和时间成本；高度成本涉及到无人机在不同高度飞行时的能耗差异，以及与地形、障碍物的高度适配问题；威胁成本则要求无人机能够有效规避诸如防空系统、恶劣气象区域等威胁源；转角成本需控制无人机的转弯角度，满足其最小转弯半径约束，避免因过度转弯导致的飞行不稳定和能耗增加。

混沌增强领导者黏菌算法（CELSMA）作为一种新兴的智能优化算法，为解决这些复杂问题带来了新的希望。它融合了混沌理论的随机性、遍历性和规律性，以及领导者引导策略的高效性，有望在多无人机协同集群避障路径规划中展现出卓越的性能，实现更安全、高效、低成本的路径规划。

CELSMA 算法核心探秘

（一）黏菌算法基础回顾

传统黏菌算法（SMA）是一种基于群体智能的元启发式算法，其灵感来源于自然界中多头绒泡菌的觅食行为。在自然环境中，黏菌能够通过自身的变形和移动，在复杂的空间里寻找食物源，并构建出高效的网络结构以获取食物 。SMA 模拟了这一过程，将每个黏菌个体视为问题解空间中的一个候选解，通过模拟黏菌向食物源靠近、调整自身形态等行为来更新候选解，逐步搜索到最优解。

在路径规划应用中，SMA 通常将路径表示为黏菌个体的位置信息。例如，在二维或三维空间中，每个黏菌个体的坐标就对应着路径上的一个点，通过不断更新黏菌个体的位置，来寻找从起始点到目标点的最优路径。算法会根据路径的长度、是否避开障碍物等条件来定义适应度函数，以此评估每个黏菌个体所代表路径的优劣。适应度高的路径，即更短且能有效避开障碍物的路径，被视为更接近最优解的路径，黏菌个体就会朝着这些路径的方向移动和调整。

然而，SMA 在实际应用中也暴露出一些局限性。由于其搜索过程具有一定的随机性，在处理复杂的多峰问题时，SMA 容易陷入局部最优解。当算法在搜索过程中找到一个相对较优的局部解时，可能会因为缺乏有效的跳出机制，而无法继续探索更优的全局解，导致最终得到的路径并非全局最优路径。并且 SMA 的收敛速度相对较慢。在搜索初期，由于黏菌个体在解空间中分布较为分散，信息交流有限，导致算法需要较多的迭代次数才能逐渐聚焦到潜在的最优区域；在搜索后期，个体之间的协同作用不够高效，使得算法收敛到最优解的速度较慢，这在对实时性要求较高的多无人机协同路径规划场景中，可能会影响任务的执行效率。

（二）CELSMA 的创新升级

混沌增强领导者黏菌算法（CELSMA）针对 SMA 的不足，进行了两大核心改进，旨在提升算法在复杂环境下的搜索性能。

混沌增强机制是 CELSMA 的重要创新点之一。混沌现象具有确定性、非周期性和对初始条件敏感等特性，这使得混沌序列能够在有限的空间内遍历所有状态，且不重复。CELSMA 将混沌机制引入到算法的多个关键阶段。在种群初始化阶段，利用混沌映射（如 Logistic 映射、Tent 映射等）生成初始黏菌种群。相较于 SMA 的随机初始化，混沌初始化能够使黏菌个体更均匀地分布在解空间中，极大地提升了初始种群的多样性。丰富的初始种群多样性为算法提供了更广泛的搜索起点，增加了找到全局最优解的可能性，避免了因初始解过于集中而陷入局部最优的困境。

在位置更新阶段，CELSMA 在黏菌个体位置更新后引入混沌扰动。对部分适应度较差的个体，根据混沌序列进行微小的随机调整，促使这些个体跳出当前的局部最优区域，重新探索新的解空间。这种混沌扰动机制就像是给算法注入了一种 “活力因子”，在保证算法能够朝着较优解方向收敛的同时，又能不断探索新的区域，增强了算法跳出局部最优的能力，提高了对全局最优解的开采精度。

领导者引导策略是 CELSMA 的另一大核心改进。在 CELSMA 中，每一代迭代时会选取适应度最优的前 K 个个体作为领导者。这些领导者代表了当前种群中最优秀的解，它们的位置和适应度信息将引导其他个体的更新。其他黏菌个体在更新位置时，不仅会参考食物源（即最优解）的浓度，还会向领导者个体的方向靠拢。通过领导者的明确引导，种群能够快速向最优解区域聚集，大大加快了算法的收敛速度。并且多个领导者的设置避免了种群过度集中在某一个局部最优解附近，保留了一定的种群多样性。不同领导者所代表的不同搜索方向，使得算法在收敛过程中能够兼顾全局搜索和局部开采，在快速收敛的同时，也能保证不会错过更优的全局解。

通过混沌增强机制和领导者引导策略的协同作用，CELSMA 有效地解决了 SMA 易陷入局部最优和收敛速度慢的问题，为多无人机协同集群避障路径规划提供了更强大的算法支持 。

⛳️ 运行结果

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 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

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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

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