灰狼优化算法(GWO)路径规划

Grey Wolf Optimizer

用法：

• matlab运行main.m
• 自带三种UAV_SetUp.m仿真参数设置（也可自行设计仿真环境）
• 同时支持2D无人机轨迹规划和3D无人机轨迹规划（取决于UAV_SetUp.m的参数设置）
• 自带2种启发搜索算法（在main.m中选择）
• 可在ObjFunc.m中调整目标函数权重等
• 程序运行较慢，但有进度条显示，耐心等待

程序架构：

仿真结果：

参考文献：

[1]周瑞,黄长强,魏政磊,赵克新.MP-GWO 算法在多 UCAV 协同航迹规划 中的应用[J].空军工程大学学报(自然科学版),2017,18(05):24-29.

[2]胡中华,赵敏,姚敏,李可现,吴蕊.一种改进蚂蚁算法的无人机多目标三 维航迹规划[J].沈阳工业大学学报,2011,33(05):570-575.

[3]柳长安,王晓鹏,刘春阳,吴华.基于改进灰狼优化算法的无人机三维航迹 规 划 [J]. 华 中 科 技 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ),2017,45(10):38- 42.DOI:10.13245/j.hust.171007.

Requirement:

matlab >= R2021b（没试过低版的matlab）

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DRL-for-Path-Planning: 深度强化学习路径规划， SAC路径规划

Path-Planning: 路径规划算法，A*、Dijstra、Hybrid A*等经典路径规划