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1.摘要

本文提出了一种改进海洋捕食者算法（MMPA），用于解决具有多重威胁的复杂环境中的全局优化问题，针对无人机（UAV）路径规划问题。为克服原始MPA算法的不足，本文引入了四种创新策略：自适应参数控制、非线性惯性权重、基于柯西变异算子以及改进差分变异策略。这些策略显著提高了算法的收敛速度，并在保证精度的同时，增强了MPA的整体性能。

2.海洋捕食者算法MPA原理

【智能算法】海洋捕食者算法（MPA)原理及实现

3.改进策略

自适应参数控制策略

MPA算法通过模拟捕食者和猎物的运动，借鉴了自然界中的行为模式，用于平衡探索与开发。尽管它在这两者之间取得了一定的平衡，MPA仍然面临一些问题，如在局部最优解处停滞，并未能达到全局最优解。MMPA算法采用了一种线性变化的自适应参数，用以调节捕食者的运动步长，从而增强算法的优化能力：
$$C{F}_{\mathrm{new}}=2\times \frac{lter}{Ma{x}_{Iter}}$$

非线性惯性权重

为了有效平衡算法的探索与开发能力，论文通过自适应参数控制引入了一种非线性惯性权重策略：
$$w=\alpha \times {\mathrm{e}}^{\left(-{\left(\alpha \times \frac{lter}{Ma{x}_{Iter}}\right)}^{\alpha }\right)}$$
其中，$\alpha =3$表示比例步长控制参数。

柯西变异算子

物种进化通常伴随着遗传变异的出现，为了更好地模拟这一进化现象，我们引入了基于柯西分布的柯西变异策略。柯西分布的特点使其能够生成远离中心的随机数，从而增强个体逃离局部极值的能力。
$${\overrightarrow{R}}_{new}=1+\tan (0.5\times \pi \times (rand-0.5))$$

结合Levy飞行和差分变异策略

在MPA算法的初始阶段，算法面临全局搜索与局部开发之间的平衡问题，导致收敛速度较慢。论文引入了差分进化DE/best/2和Levy飞行，提出了一种新的初始阶段更新规则：
$$\overrightarrow{\mathrm{stepsiz}{e}_i}=\overrightarrow{R_L}\otimes \left(\overrightarrow{Pre{y}_{r1}}-\overrightarrow{Pre{y}_{r2}}\right)+\overrightarrow{R_L}\otimes \left(\overrightarrow{Pre{y}_{r3}}-\overrightarrow{Pre{y}_{r4}}\right)$$

伪代码

4.结果展示

UAV路径规划

5.参考文献

[1] Lyu L, Yang F. MMPA: A modified marine predator algorithm for 3D UAV path planning in complex environments with multiple threats[J]. Expert Systems with Applications, 2024, 257: 124955.

6.获取代码