一、水母搜索算法 JS

水母搜索算法（artificial Jellyfish Search (JS) optimizer）是于2020年提出的一种基于新型优化算法。具有寻优能力强，收敛速度快等特点。人工水母搜索算法模拟水母的搜寻行为，涉及到它们跟随洋流，它们在水母群中的运动(主动运动和被动运动)，这些运动之间切换的时间控制机制，以及它们汇聚成水母簇的过程。算法中，存在以上两种假定：水母要么跟随洋流，要么在群体内部移动，而“时间控制机制”控制着这些移动类型之间的转换。水母在海洋中移动寻找食物。
水母搜索算法参考博客
算法原理参考文献：孔维旭. 脆弱性评估视角下的有源配电网重构研究[D].西安石油大学,2021.

二、多目标水母搜索算法MOJS

多目标水母搜索算法（Multi-Objective Jellyfish Search algorithm，MOJS）由Jui-Sheng Chou等人于2020年提出。

2.1MOJS算法描述：

2.2MOJS算法流程：

三、无人机（UAV）三维路径规划

单个无人机三维路径规划数学模型参考如下文献：

Phung M D , Ha Q P . Safety-enhanced UAV Path Planning with Spherical Vector-based Particle Swarm Optimization[J]. arXiv e-prints, 2021.

每个无人机的目标函数由路径长度成本，安全性与可行性成本、飞行高度成本和路径平滑成本共同组成：

3.1路径长度成本

路径长度成本由相邻两个节点之间的欧氏距离和构成，其计算公式如下：

3.2路径安全性与可行性成本

路径安全性与可行性成本通过下式计算：

3.3路径飞行高度成本

飞行高度成本通过如下公式计算所得：

3.4路径平滑成本

投影向量通过如下公式计算：

转弯角度的计算公式为：

爬坡角度的计算公式为：

平滑成本的计算公式为：

3.5总成本

总成本由最优路径成本，安全性与可行性成本、飞行高度成本和路径平滑成本的线性加权所得。其中，b为加权系数。

四、实验结果

在三维无人机路径规划中，无人机的路径由起点，终点以及起始点间的点共同连接而成。因此，自变量为无人机起始点间的各点坐标，每个无人机的目标函数为总成本（公式9）。本文研究两个无人机协同路径规划，第一个目标函数为第一个无人机路径的总成本，第二个目标函数为第二个无人机路径的总成本。

4.1参数设置

（1）9个柱状障碍物的位置及半径：

R1=60;  % Radius 60
x1 = 350; y1 = 500; z1 = 100; % centerR2=70;  % Radius 70
x2 = 600; y2 = 200; z2 = 150; % centerR3=80;  % Radius 80
x3 = 500; y3 = 350; z3 = 150; % centerR4=70;  % Radius 70
x4 = 350; y4 = 200; z4 = 150; % centerR5=70;  % Radius 70
x5 = 700; y5 = 550; z5 = 150; % centerR6=80;  % Radius 80
x6 = 650; y6 = 750; z6 = 150; % centerR7=70;  % Radius 70
x7 = 800; y7 = 400; z7 = 150; % centerR8=50;  % Radius 50
x8 = 300; y8 = 350; z8 = 100; % centerR9=50;  % Radius 50
x9 = 500; y9 = 600; z9 = 100; % center

（2）起始点位置：

第一个无人机起始点：
start_location = [150;200;150];
end_location = [800;800;150];
第二个无人机起始点：
start_location = [400;100;150];
end_location = [900;550;150];

（3）每个无人机起始点间共12个待求点。

（4）加权系数b=[5 1 10 1]。

（5）MOJS种群大小为100，最大迭代次数为100。

4.2求解结果

其中，f1为第一个无人机的总成本，f2为第二个无人机的总成本。由此可见，MOJS一共为2辆无人机规划出12种可行性路线方案。

下面列举12种方案中的三种路线：
黑色正方形是起点，黑色圆圈是终点，共有9个柱状障碍物，红线为优化得到的第一个无人机路线，粉线为优化得到的第二个无人机路线。

（1）路线一

（2）路线二

（3）路线三

五、完整代码见博主微信朋友圈

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