基于人工蜂群算法的无人机路径规划

资 源 简 介

基于人工蜂群算法的无人机路径规划

详 情 说 明

人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC）是一种模拟蜜蜂觅食行为的群体智能优化算法，具有并行搜索和全局优化的特点。该算法在无人机路径规划中的应用能有效解决复杂环境下的航迹优化问题。

无人机路径规划的核心是找到从起点到目标点的最优或可行路径，同时避开障碍物并满足飞行约束条件。人工蜂群算法将蜜蜂分为雇佣蜂、观察蜂和侦察蜂三类，分别对应不同的搜索策略：雇佣蜂在已知食物源附近进行局部搜索；观察蜂根据食物源质量选择跟随；侦察蜂则随机探索新区域，避免算法陷入局部最优。

在路径规划中，每个蜜蜂代表一条潜在路径，算法通过评估路径长度、障碍物碰撞风险等适应度函数来迭代优化。相比传统算法（如A*、RRT），人工蜂群算法在多目标优化和动态环境中表现更鲁棒，尤其适用于三维复杂地形下的无人机航迹规划。

该算法的优势在于参数少、易于实现，且能平衡全局探索与局部开发。但需注意调整蜜蜂数量、迭代次数等参数以适应不同规模的路径规划问题。未来可结合强化学习或混合其他优化算法进一步提升实时性。