一、简介
首先通过分析UAV分配次序对打击任务总收益的影响, 设计了动态战场环境的更新规则. 将航程代价和任务代价作为惩罚项修正目标函数, 建立了考虑分配次序的UAVs协同目标分配优化模型. 然后针对模型的物理意义改进了遗传算法基因编码方式, 设计了MUCTA遗传算法. 该算法利用状态转移思想, 引进SDR算子获得多种分配次序种群, 同时以单行变异算子修正UAV与目标对应关系, 并采用最优个体法和轮盘赌法筛选子代个体.
二、源代码
%本实验目的是验证改进的DE离散目标分配算法的有效性
%实验设置：各种环境，调用目标分配的算法
%目标分配实验的输入:代价矩阵
%利用代价矩阵和映射方法，在离散和连续空间转换
%目标分配实验的输出:有效的基因染色体表示
%比较实验：
%1、可行性分析，三种模型
%2、进化策略对比分析，证明采用双策略的有效性
%3、大数据分析
%4、与其他方法的比较
% 本文只用到了AssignType =2;情形，即UAV数量大于TARGET数量
%使用了改动的遗传算法
%相比较源程序，较大改动部分为：对象执行区（GetFit1和Getfit2两个函数），和差分进化区（全部改动），其他部分有少量改动，我不记得了。很多部分直接删改，可能注释没有对应的上，强烈建议对比源代码学习观看
%本人编程能力较差，编写格式不规范，很多地方注释不足以及随心所欲各种直接删改，不同实验直接改数据，以及出现的重复，各种FOR循环嵌套等等，我自己都觉得乱七八糟。再次强烈建议对比源代码
%建议只使用该代码框架（即阅读源代码即可，本代码可适当看一下就行，估计很费劲），自行删改其中内容，写自己的文章，但注意源代码自行备份，自己的代码尽量多注释以及写实验说明，方便后来的师弟或师妹。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%清空环境
clear;
%定义地形对象
cTerrain = CTerrain3D;
%定义威胁区对象
cTread = CTread;
%调整为统一的图形环境
figure('Renderer','opengl');
%绘制地形和威胁区
cTerrain.draw();
cTread.draw();
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%数据形式说明
%xs 初始点位置集合，三维点集
%yt 目标点位置集合，三维点集
%MxsEna 能力矩阵，集合中的二元组表示最大最小飞行速度
%MxsDIs 最大航程矩阵，集合中的值表示UAV最大可飞的距离
%MytTOrd 任务点间的时序坐标，要求尽量在前面的先执行
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%调用目标分配算法
%AssignType表示不同的模型，1, N=M; 2, N>M; 3, N<M
%Key表示算法执行次数, 0，执行一次，1，执行多次
AssignType =2;
Key =0;
%时间测试
Time = cputime;
%% 第一种情况的实验
if AssignType == 1
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%数据区%%%%%%%%%%%%
xs = [%11 2 3;2 17 5; 34 26 7;5 2 2;6 33 3;27 34 6;21 45 5;25 12 3;22 17 11;13 31 12;
%45 21 11; 36 22 11;13 21 16;41 25 10;25 25 11;53 12 14;22 12 12;18 32 11; 67 34 12;26 16 15;
78 20 15;93 31 12;31 20 13;112 32 15; 134 26 17;45 52 12;36 63 13;67 34 16;21 85 15;32 62 13;];
yt = [%40 210 12;170 90 13 ; 80 197 21 ;172 120 13;160 56 13;160 143 21;170 200 21;113 200 12;97 134 16;100 145 11;
%81 101 21; 72 152 12; 133 60 11;84 164 21; 150 90 21;146 121 12; 167 54 12; 108 165 12;99 120 21;110 143 11;
70 181 12;15 133 13 ; 19 151 12 ;160 192 13;101 120 23;160 113 12;82 101 11;173 140 12;182 65 14; 128 156 12;];
MxsEna=[%0.2 0.3; 0.2 0.4;0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.2 0.3; 0.2 0.4;
% 0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;
0.2 0.3; 0.2 0.4;0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.3 0.5;0.3 0.6;];
MxsDis=[%400 700 650 500 700 900 450 610 400 700
%650 500 700 900 450 610 700 900 450 610
500 700 300 350 700 900 450 610 450 610];
ytW = [%1 3 4 2 1 1 3 2 1 2
%3 2 1 3 2 1 2 3 2 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];
MytTOrd=[3 4; 5 2; 6 8; 7 4;];
%引入新的协同矩阵，最大起始时间矩阵
Twait = [];
Twindow=[];
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
if Key == 0
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%算法执行区%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%调用目标分配算法，并取得解和相关数据,计算算法耗费时间
%定义目标分配算法对象
DDE1 = DMDEAssignTarget(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd,Twait,Twindow,1);
% MC = Cal1.GetMcost();
%Cal1 = CallocationTargetOld1(cTerrain);
%标签显示文字
xlabel('X/km')
ylabel('Y/km')
zlabel('Z/km')
%DDEAssign1=DDEAssignTarget1(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd);
%执行run并返回结果集
t1 = cputime;
[solU solT solC solF ] = DDE1.run();
Time = cputime -t1;
% %结果
solU
solT
solC
solF
Time
else if Key == 1
for i=1:10
DDE1 = DMDEAssignTarget(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd,Twait,Twindow,i);
% MC = Cal1.GetMcost();
%Cal1 = CallocationTargetOld1(cTerrain);
%标签显示文字
xlabel('X/km')
ylabel('Y/km')
zlabel('Z/km')
%DDEAssign1=DDEAssignTarget1(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd);
%执行run并返回结果集
t1 = cputime;
[solU solT solC solF ] = DDE1.run();
solu(i,:) = solU;
solt(i,:) = solT;
solc(i,:) = solC;
solf(i,:) = solF;
Time(i,:) = cputime -t1;
end %i
% %结果
solu
solt
solc
solf
Time
end % key=1
end % key=0
else if AssignType == 2
%% 第二种实验的情况
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%数据区%%%%%%%%%%%%
xs = [%11 2 3;2 17 5; 34 26 7;5 2 2;6 33 3;27 34 6;21 45 5;25 12 3;22 17 11;13 31 12;
%45 21 11; 36 22 11;13 21 16;41 25 10;25 25 11;53 12 14;22 12 12;18 32 11; 67 34 12;26 16 15;
78 40 15;93 31 12;31 25 13;112 32 15; 134 26 17;45 52 12;36 55 13;67 34 16;21 45 15;160 30 13;];
yt = [%40 210 12;170 90 13 ; 80 197 21 ;172 120 13;160 56 13;160 143 21;170 200 21;113 200 12;97 134 16;100 145 11;
%81 101 21; 72 152 12; 133 60 11;84 164 21; 150 90 21;146 121 12; 167 54 12; 108 165 12;99 120 21;110 143 11;
70 151 12;40 155 13 ; 19 151 12 ;150 140 13 ];
MxsEna=[%0.2 0.3; 0.2 0.4;0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.2 0.3; 0.2 0.4;
% 0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;
0.2 0.3; 0.2 0.4;0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.3 0.5;0.3 0.6;];
MxsDis=[%400 700 650 500 700 900 450 610 400 700
%650 500 700 900 450 610 700 900 450 610
500 700 300 350 700 900 450 610 450 610];
ytW = [%1 3 4 2 1 1 3 2 1 2
%3 2 1 3 2 1 2 3 2 1
1 1 1 1];
%这个数据里都代表的是目标点，是目标点与目标点的关系
MytTOrd=[3 2];
%引入新的协同矩阵，最大起始时间矩阵
Twait = [30 40 20 15 50 70 30 80 90 65];
Twindow=[];
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
if Key == 0
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%算法执行区%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%调用目标分配算法，并取得解和相关数据,计算算法耗费时间
%定义目标分配算法对象
DDE1 = DMDEAssignTarget(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd,Twait,Twindow,1);
% MC = Cal1.GetMcost();
%Cal1 = CallocationTargetOld1(cTerrain);
%标签显示文字
xlabel('X/km')
ylabel('Y/km')
zlabel('Z/km')
%DDEAssign1=DDEAssignTarget1(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd);
%执行run并返回结果集
[solU solT solC solF cpop ] = DDE1.run();
Time
cpop;
% %结果
solU
solT
solC
solF
Time
else if Key == 1
Time2=0;
cpop3=0;
for i=1:20
DDE1 = DMDEAssignTarget(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd,Twait,Twindow,i);
% MC = Cal1.GetMcost();
%Cal1 = CallocationTargetOld1(cTerrain);
%标签显示文字
xlabel('X/km')
ylabel('Y/km')
zlabel('Z/km')
%DDEAssign1=DDEAssignTarget1(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd);
%执行run并返回结果集
t1 = cputime;
[solU solT solC solF cpop ] = DDE1.run();
solu(i,:) = solU;
solt(i,:) = solT;
solc(i,:) = solC;
solf(i,:) = solF;
Time(i,:) = cputime -t1;
% genX(i,:)=cpop(:,2);
cpop2(:,i)=cpop(:,2);
Time(i)
end %i
% %结果
% figure(3);
% grid on;
% hold on;
% plot(genX(1:length(genX),1)',genX(1:length(genX),2)','linewidth',2);
% solu
% solt
% solc
% solf
Time=Time2/20;
cpop=cpop2/20;
end % key=1
end % key=0
else if AssignType == 3
%% 第三种实验的情况
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%数据区%%%%%%%%%%%%
xs = [%11 2 3;2 17 5; 34 26 7;5 2 2;6 33 3;27 34 6;21 45 5;25 12 3;22 17 11;13 31 12;
%45 21 11; 36 22 11;13 21 16;41 25 10;25 25 11;53 12 14;22 12 12;18 32 11; 67 34 12;26 16 15;
78 20 15;93 31 12;31 20 13;112 32 15];
yt = [%40 210 12;170 90 13 ; 80 197 21 ;172 120 13;160 56 13;160 143 21;170 200 21;113 200 12;97 134 16;100 145 11;
%81 101 21; 72 152 12; 133 60 11;84 164 21; 150 90 21;146 121 12; 167 54 12; 108 165 12;99 120 21;110 143 11;
70 131 12;15 125 13 ; 19 151 12 ;142 120 13;120 100 23;160 90 12;82 101 11;173 140 12;160 160 14; 45 155 12;];
MxsEna=[%0.2 0.3; 0.2 0.4;0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.2 0.3; 0.2 0.4;
% 0.4 0.75;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;0.2 0.3;0.35 0.45;0.3 0.5;0.3 0.6;
0.2 0.5; 0.3 0.4;0.4 0.75;0.3 0.45];
MxsDis=[%400 700 650 500 700 900 450 610 400 700
%650 500 700 900 450 610 700 900 450 610
700 700 900 650];
ytW = [%1 3 4 2 1 1 3 2 1 2
%3 2 1 3 2 1 2 3 2 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];
MytTOrd=[3 4; 5 2];
%引入新的协同矩阵，最大起始时间矩阵
Twait = [30 40 20 15];
Twindow=[1300,6000];
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
if Key == 0
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%算法执行区%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%调用目标分配算法，并取得解和相关数据,计算算法耗费时间
%定义目标分配算法对象
DDE1 = DMDEAssignTarget(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd,Twait,Twindow,1);
% MC = Cal1.GetMcost();
%Cal1 = CallocationTargetOld1(cTerrain);
%标签显示文字
xlabel('X/km')
ylabel('Y/km')
zlabel('Z/km')
%DDEAssign1=DDEAssignTarget1(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd);
%执行run并返回结果集
t1 = cputime;
[solU solT solC solF] = DDE1.run();
Time = cputime -t1;
% %结果
solU
solT
solC
solF
Time
else if Key == 1
for i=1:20
DDE1 = DMDEAssignTarget(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd,Twait,Twindow,i);
% MC = Cal1.GetMcost();
%Cal1 = CallocationTargetOld1(cTerrain);
%标签显示文字
xlabel('X/km')
ylabel('Y/km')
zlabel('Z/km')
%DDEAssign1=DDEAssignTarget1(cTerrain,xs,yt,MxsEna,MxsDis,ytW,MytTOrd);
%执行run并返回结果集
t1 = cputime;
[solU solT solC solF ] = DDE1.run();
solu(i,:) = solU;
solt(i,:) = solT;
solc(i,:) = solC;
solf(i,:) = solF;
Time(i,:) = cputime -t1;
end %i
% %结果
solu
solt
solc
solf
Time
end % key=1
end % key=0
end % type =3
end % type =2
end % type=1
三、运行结果
四、备注
完整代码或者代写添加QQ912100926
往期回顾>>>>>>
【路径规划】粒子群优化算法之三维无人机路径规划【Matlab 012期】
【路径规划】遗传算法之多物流中心的开放式车辆路径规划【Matlab 013期】
【路径规划】粒子群算法之机器人栅格路径规划【Matlab 014期】
【路径规划】蚁群算法之求解最短路径【Matlab 015期】
【路径规划】免疫算法之物流中心选址【Matlab 016期】
【路径规划】人工蜂群之无人机三维路径规划【Matlab 017期】
【路径规划】遗传算法之基于栅格地图机器人路径规划【Matlab 018期】
【路径规划】蚁群算法之多无人机攻击调度【Matlab 019期】
【路径规划】遗传算法之基于栅格地图的机器人最优路径规划【Matlab 020期】