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🔥 内容介绍
无人机（UAV）在三维环境中的路径规划是当前工业应用中的关键挑战。传统方法多将完整路径视为个体，难以有效评估路径点质量，且在复杂高维目标空间中易陷入局部最优。本文提出一种基于全局–局部协同建模与分解的多目标进化算法（P2GLCM），通过全局与局部目标函数分别评估路径与路径点，结合支配关系引导子代生成，提升搜索效率。实验表明，P2GLCM在收敛速度与路径质量上显著优于现有方法。本文系统梳理了相关理论基础，分析了现有研究的不足，详细阐述了P2GLCM的设计逻辑与实验验证过程，并提出了未来研究方向。
关键词：无人机三维路径规划；多目标进化算法；全局–局部协同建模；分解方法；支配关系
一、研究背景与问题提出
1.1 无人机三维路径规划的现实需求
无人机技术已广泛应用于物流配送、灾害监测、农业植保等领域，其核心任务之一是在复杂三维环境中规划安全、高效的飞行路径。三维路径规划需同时考虑飞行距离、能耗、障碍物规避、威胁区域绕行等多重目标，本质上是多目标优化问题。传统二维路径规划方法难以直接扩展至三维场景，因其未充分考虑地形起伏、动态障碍物等三维特性对路径安全性的影响。
1.2 现有方法的局限性
当前主流方法多将完整路径编码为进化算法中的个体（如遗传算法的染色体），通过适应度函数评估路径整体质量。然而，此类方法存在以下缺陷：
- 路径点质量评估缺失
：仅关注路径整体指标（如总长度），忽视单个路径点对安全性、平滑性的影响，导致局部最优路径被误选。
- 高维目标空间收敛困难
：随着路径点数量增加，搜索空间维度呈指数级增长，传统交叉算子易陷入局部最优，难以快速收敛至全局最优。
- 动态环境适应性不足
：现有方法多针对静态环境设计，对动态障碍物或突发威胁的实时响应能力有限。
1.3 研究目标与创新点
本文提出P2GLCM方法，旨在解决以下问题：
如何通过全局–局部协同建模同时优化路径整体与局部质量？
如何利用分解策略降低高维目标空间搜索复杂度？
如何通过支配关系引导子代生成，提升算法收敛速度？
创新点包括：
构建全局–局部双层目标函数，实现路径与路径点的联合优化；
引入分解方法将多目标问题转化为单目标子问题，简化搜索过程；
设计基于支配关系的点对点交叉算子，增强局部搜索能力。
二、理论基础与文献综述
2.1 多目标进化算法（MOEAs）
MOEAs通过模拟自然进化过程求解多目标优化问题，核心思想是在帕累托最优前沿上寻找非支配解集。经典算法包括NSGA-II、MOEA/D等。NSGA-II通过快速非支配排序与拥挤度计算维持解集多样性，但面对高维目标空间时计算复杂度显著增加；MOEA/D通过分解策略将多目标问题转化为多个单目标子问题，显著降低计算复杂度，但需预先定义权重向量，灵活性受限。
2.2 无人机路径规划方法
现有方法可分为三类：
- 图搜索法
：如A*、Dijkstra算法，通过构建可视图或栅格地图搜索最优路径，但难以处理动态环境与三维约束。
- 势场法
：通过模拟引力与斥力场引导无人机飞行，易陷入局部最优且对障碍物形状敏感。
- 进化计算法
：如遗传算法、粒子群优化，通过编码路径并迭代优化适应度函数，但存在前述路径点评估缺失与收敛困难问题。
2.3 现有研究缺口
尽管MOEAs在路径规划中取得一定进展，但以下问题仍未解决：
- 路径点质量评估机制缺失
：现有方法多以路径整体指标为优化目标，忽视局部路径点对安全性与平滑性的影响。
- 高维目标空间搜索效率低下
：传统交叉算子在复杂环境中易破坏优质路径片段，导致收敛速度下降。
- 动态环境适应性不足
：多数方法假设环境静态，难以实时响应动态障碍物或威胁变化。
三、P2GLCM方法设计
3.1 全局–局部协同建模框架
P2GLCM采用双层目标函数：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1] Guo J , Wan Y , Ma A ,et al.A Global–Local Collaborative and Decomposition-Based Multiobjective Evolutionary Optimization Method for UAV 3-D Path Planning[J].IEEE Internet of Things Journal, 2025, 12(18):38338-38351.DOI:10.1109/JIOT.2025.3585432.
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