matlab-(含教程)基于ACO优化的UAV任务调度以及路径规划matlab仿真

clc; clear; close all; warning off; addpath(genpath(pwd)); t=[4 5;16 25.8;10 45;20 55;30 65;35 55;29 31;37 26;47 27;30 31.3;31 17;14 7;35.6 13.8;26.7 22.5;21 39;38 42;5 26;28 53;20 13;10 60;26 31;54 38;7 58;12 36;30 2] %24个点,第25个点事origin save t.mat t load t.mat value=[1 1 1 2 3 2 1 3 3 2 2 2 2 2 1 2 3 3 1 1 2 1 1 1]; %24个目标的价值 value=value/100; time=zeros(1,25); %侦察UAV时间数组，里面放的是飞机走的航程，除以速度便是时间，设速度为‘1’ attacktime=zeros(1,25); %打击UAV时间数组 %把侦察过的任务对应无人机走过的航程存到该任务的一个矩阵里，当做时间，然后打击任务如果选定某任务，check一下时间是否合格，合格的话，可以打击，并存入禁忌表，不合格的话，选次概率的 %注：目的是把所有目标执行完所有任务，所以每次迭代最后所有无人机收获的总价值都一样，都是所有目标的价值之和；所以本程序考虑优先执行价值大的目标，防止无人机飞很久、打很久后攻打效率变低 %的情况出现 %%计算城市间相互距离 n=size(t,1); D=zeros(n,n); for i=1:n for j=1:n if i~=j D(i,j)=sqrt(sum((t(i,:)-t(j,:)).^2)); else D(i,j)=1e-2; end end end %%初始化参数 m=10; %蚂蚁个数 alpha=1; %信息素重要程度因子 beta=1; %启发函数重要程度因子 gama=2; rho=0.3; %信息素挥发因子 Q=1.0; %总量 eta=1./D; %启发函数 tau=ones(n,n)+7.1192e-005;%信息素矩阵 iter=1; %迭代次数初始值 iter_max=80; %迭代次数最大值 length_best=zeros(iter_max,1);%每次迭代最佳路径长度(应该是一次比一次小) length_ave=zeros(iter_max,1); %每次迭代路径平均长度 %%迭代寻找最佳路径 while iter<=iter_max whta=cell(8,1); lieend=zeros(8,1); for zu=1:8 city_index=1:25; %城市来标号 table=[]; start=zeros(4,1); temp=randperm(24); for i=1:4 start(i)=temp(i); end table(:,1)=start; j=2; while (j<=30) for i=1:4 if i==1 %UAV1只负责“侦察”任务 if table(1,(j-1))~=25 table1=table(1,:); table1=[table1;table(3:4,:)]; tabu1=table1(:); %UAV1的禁忌表出来了 %25如果也在tabu1里的话，那么 allow_index1=~ismember(city_index,tabu1); %【走过的变成0，能走的为1】【若tabu=(1 4)则allow_index=(0 1 1 0 1 1 1...)】【注意：allow_index与city_index同维】 allow1=city_index(allow_index1); %把还能走的序号摘出来了（待访问的城市集合） P1=allow1; %计算城市的转移概率 if numel(allow1)~=0 for k=1:max(size(allow1))-1 P1(k)=(tau(table(1,(j-1)),allow1(k))^alpha)*(eta(table(1,(j-1)),allow1(k))^beta)*10000+7.1192e-004; end P1(max(size(allow1)))=7.1192e-005; P1=P1/sum(P1); [d1,ind1]=sort(P1,2,'descend');%从大到小排序是d1,对应的原序号是ind1 target1=allow1(ind1(1)); %轮盘赌法选择下一个城市 %pc1=cumsum(P1); % （p1 p1+p2 p1+p2+p3 p1+p2+p3+p4 ....）【p1<->allow(1) p2<->allow(2) ...】 %target_index1=find(pc1>=rand); %target1=allow1(target_index1(1)); %这次返回的是allow数组中城市的真正序号 table(1,j)=target1; %把选好这个点放到路径表里面 rr=D(25,table(1,1)); time(table(1,1))=rr; if j>2 for c=2:(j-1) rr=rr+D(table(1,c-1),table(1,c)); end end rrr=rr+D(table(1,j-1),target1);%rrr就是UAV1到该点时走过的航程 time(target1)=rrr; else table(1,j)=25; end end if table(1,(j-1))==25 table(1,j)=25; end end if i==2 %UAV2只负责“打击”任务 if (table(2,(j-1))~=25) table(2,1)=table(1,1); %设定它第一次打击的是UAV1侦察过的目标 ta2=table(1:(4*(j-1)+1)); %当前元素之前所有的元素 tabu21=[]; tabu22=[]; tabu2=[]; for y=1:24 if sum(ta2==y)==2 tabu21=[tabu21;y]; end end %出现过两次的放在tabu21里 tabu22=setdiff(1:24,ta2); %一次都没出现的放在tabu22里 tabu2=[tabu21',tabu22]; %tabu2出来了 allow_index2=~ismember(city_index,tabu2); %【走过的变成0，能走的为1】【若tabu=(1 4)则allow_index=(0 1 1 0 1 1 1...)】【注意：allow_index与city_index同维】 allow2=city_index(allow_index2); %把还能走的序号摘出来了（待访问的城市集合） P2=allow2; %计算城市的转移概率 for k=1:(length(allow2)-1) P2(k)=tau(table(2,(j-1)),allow2(k))*eta(table(2,(j-1)),allow2(k))*value(allow2(k))*10000; end P2(max(size(allow2)))=7.1192e-005; P2=P2/sum(P2); [d2,ind2]=sort(P2,2,'descend');%从大到小排序是d1,对应的原序号是ind1 target2=allow2(ind2(1)); %target2=d1(1); %轮盘赌法选择下一个城市 %pc2=cumsum(P2); % （p1 p1+p2 p1+p2+p3 p1+p2+p3+p4 ....）【p1<->allow(1) p2<->allow(2) ...】 %target_index2=find(pc2>=rand); %选中那个概率较大的选中的点，返回的是allow数组中的序号 %target2=allow2(target_index2(1)); %这次返回的是allow数组中城市的真正序号 %table(2,j)=target2; %把选好这个点放到路径表里面 oo=D(25,table(2,1)); attacktime(table(2,1))=oo; if j>2 for c=2:(j-1) oo=oo+D(table(2,c-1),table(2,c)); end end ooo=oo+D(table(2,j-1),target2);%ooo就是UAV2到该点时走过的航程 if numel(d2)>5 u=2; while (ooo>time(target2)+20 & u<6) target2=allow2(ind2(u)); ooo=oo+D(table(2,(j-1)),target2); u=u+1; end end table(2,j)=target2; attacktime(target2)=ooo; end if table(2,(j-1))==25 table(2,j)=25; end end if i==3 %UAV3是“察打”任务 if table(3,(j-1))~=25 ta3=table(1:(4*(j-1)+2)); tabu3=[]; tabu3c=[]; for y=1:24 if sum(ta3==y)==2 tabu3=[tabu3;y]; end end %出现两次的放在tabu3里 for y=1:24 if sum(ta3==y)==1 tabu3c=[tabu3c;y]; end end %tabu3c是待打的任务，已侦查完的任务 allow_index3=~ismember(city_index,tabu3); %【走过的变成0，能走的为1】【若tabu=(1 4)则allow_index=(0 1 1 0 1 1 1...)】【注意：allow_index与city_index同维】 allow3=city_index(allow_index3); %把还能走的序号摘出来了（待访问的城市集合） P3=allow3; %计算城市的转移概率 for k=1:(length(allow3)-1) %if ismember(allow3(k),tabu3c)==1 h=table(3,(j-1)) P3(k)=(tau(table(3,j-1),allow3(k))^alpha)*(eta(table(3,(j-1)),allow3(k))^beta)*value(allow3(k))*10000+7.1192e-005;%这是要打的，需要价值 %else %P3(k)=(tau(table(3,(j-1)),allow3(k))^alpha)*(eta(table(3,(j-1)),allow3(k))^beta)*100+7.1192e-005;%这些是待侦察的，没有价值 %end end P3(max(size(allow3)))=7.1192e-009; P3=P3/sum(P3); [d3,ind3]=sort(P3,2,'descend');%从大到小排序是d1,对应的原序号是ind1 target3=allow3(ind3(1)); %轮盘赌法选择下一个城市 %pc3=cumsum(P3); % （p1 p1+p2 p1+p2+p3 p1+p2+p3+p4 ....）【p1<->allow(1) p2<->allow(2) ...】 %target_index3=find(pc3>=rand); %选中那个概率较大的选中的点，返回的是allow数组中的序号 %target3=allow3(target_index3(1)); %这次返回的是allow数组中城市的真正序号 %table(3,j)=target3; %把选好这个点放到路径表里面 ww=D(25,table(3,1)); time(table(3,1)