【无人机三维路径规划】基于蛾群算法MSA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划

【无人机三维路径规划】基于蛾群算法MSA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划

文章介绍

基于蛾群算法（Moth Swarm Algorithm, MSA）实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划是指利用蛾群算法这种元启发式优化算法来解决无人机在复杂城市环境中进行航行时的避障和路径规划问题。
在城市地形复杂的环境中，无人机需要能够实时感知和避免障碍物，同时找到最优的航迹规划路径以完成任务。这个问题是一个多维、非线性和具有约束的优化问题，传统的优化算法往往无法高效地解决。

蛾群算法（Moth Swarm Algorithm, MSA）是一种启发式优化算法，灵感来自于蛾群的行为。它是由Mohammad Majid al-Rifaie等人于2013年提出的一种群体智能算法。
蛾群算法模拟了蛾群在寻找光源时的行为。蛾群中的每只蛾虫都具有自主的移动能力，并通过感知光源的强度来调整自身的移动方向和速度。算法将这种行为转化为优化问题的求解过程。
蛾群算法的基本思想是将问题的解空间看作是蛾虫在搜索光源的空间。光源的位置代表了优化问题的最优解。蛾虫通过自身位置和光源之间的距离来计算适应度值，进而调整自身的移动方向和速度。蛾群算