ZIP基于球形向量改进的PSO算法在无人机3D路径规划中的应用与复现：MATLAB编程实现及参数自定义,基于球形向量改进的PSO算法在无人机3D路径规划中的应用与复现：MATLAB编程实现及参数自定义,顶刊 704.45KB

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基于球形向量改进的PSO算法在无人机3D路径规划中的应用与复现：MATLAB编程实现及参数自定义,基于球形向量改进的PSO算法在无人机3D路径规划中的应用与复现：MATLAB编程实现及参数自定义,顶刊复现基于球形向量改进的粒子群算法PSO的无人机3D路径规划，spherical vector based particle swarm optimization，MATLAB编写，包含参考文献，内部有注释，可自行修改起点终点和障碍物位置。 ,核心关键词：顶刊复现; 球形向量改进; 粒子群算法PSO; 无人机3D路径规划; MATLAB编写; 参考文献; 内部注释; 起点终点; 障碍物位置。,"基于球形向量优化的PSO算法在无人机3D路径规划中的应用与复现"
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ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着无人机技术的飞速发展<span class="ff4">，</span>其在军事<span class="ff3">、</span>民用等领域的应用越来越广泛<span class="ff3">。</span>其中<span class="ff4">，</span>无人机<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">3D<span class="_ _1"> </span></span>路径规划</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">技术是无人机自主飞行控制的核心技术之一<span class="ff3">。</span>近年来<span class="ff4">，</span>基于粒子群算法<span class="ff4">（<span class="ff1">PSO</span>）</span>的路径规划方法因其</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">良好的全局搜索能力和较快的收敛速度而备受关注<span class="ff3">。</span>本文将介绍一种基于球形向量改进的粒子群算法</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">PSO<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">在无人机<span class="_ _0"> </span></span>3D<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">路径规划中的应用<span class="ff4">，</span>并通过<span class="_ _0"> </span></span>MATLAB<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">编写实现<span class="ff4">，</span>为相关领域的研究提供参考<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff3">、</span>粒子群算法<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">PSO<span class="_ _1"> </span></span>概述</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">粒子群算法<span class="ff4">（<span class="ff1">Particle Swarm Optimization</span>，<span class="ff1">PSO</span>）</span>是一种基于群体智能的优化算法<span class="ff4">，</span>通过模</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">拟鸟群<span class="ff3">、</span>鱼群等生物群体的行为规律进行寻优<span class="ff3">。</span>在<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">PSO<span class="_ _1"> </span></span>算法中<span class="ff4">，</span>每个粒子代表问题的一个可能解<span class="ff4">，</span>粒</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">子的速度和位置不断更新以寻找最优解<span class="ff3">。<span class="ff1">PSO<span class="_ _1"> </span></span></span>算法具有简单易实现<span class="ff3">、</span>收敛速度快等优点<span class="ff4">，</span>在许多优化</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">问题中表现出良好的性能<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 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