UAV_Optimization_Using_KKT_conditions.zip_MATLAB parameterized programming for UAV资源-CSDN下载

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matlab

7 浏览量 2025-07-27 12:58:03 上传评论收藏 1.87MB ZIP 举报

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。在当今科技飞速发展的时代，无人机（UAV）的应用越来越广泛，从航拍摄影、农业监测到灾害应急响应，都离不开无人机的身影。然而，为了使无人机能够在各种任务中表现得更加高效和安全，其飞行控制系统的设计和优化成为了研究者们关注的热点之一。本文将介绍一款基于KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件的UAV飞行优化程序，该程序使用Matlab编程语言开发，适用于多版本Matlab环境，具有参数化编程特点，适用于电子信息工程、计算机科学及数学等专业的学生作为课程设计、期末大作业和毕业设计的参考资料。 KKT条件是数学优化领域中的一个核心概念，主要应用于非线性规划问题，特别是在有约束条件的情况下。KKT条件是寻找问题最优解的基础，它包含了目标函数的梯度、约束条件的梯度以及互补松弛性。利用这些条件，可以有效地指导无人机的飞行路径规划，确保无人机按照最优或近似最优的轨迹执行任务，从而提高任务的效率和可靠性。 Matlab作为一种高效的数学计算和仿真软件，非常适合处理此类复杂的数学优化问题。该程序使用Matlab编程语言，使得用户可以通过方便地更改参数来适应不同的优化需求。这对于课程设计、期末大作业和毕业设计来说，是十分有帮助的，因为学生可以快速地理解优化过程，并通过实践来掌握KKT条件在实际问题中的应用。此外，程序的代码编程思路清晰，注释详细。这意味着学生不仅可以运行现成的案例数据来获得直观的认识，还可以深入理解代码的逻辑结构，从而更好地学习和运用KKT条件在优化问题中的应用。通过对案例数据的运行和分析，学生能够将理论知识与实践相结合，加深对无人机飞行优化问题的理解。值得一提的是，这款程序适用于Matlab的不同版本，包括2014a、2019b以及2024b版本。这种跨版本的兼容性使得更多的学生和研究人员能够使用这款程序进行学习和研究，不受版本更新的限制。而附赠的案例数据则为初学者提供了直接运行的便利，减少了从零开始编写代码的难度。总结而言，这款基于KKT条件的无人机飞行优化程序不仅是一个强大的工具，更是教育和研究中的一个重要资源。它不仅能够帮助学生和研究人员解决实际的飞行优化问题，还能够通过实际操作来加深对数学优化理论的认识和掌握。对于电子信息工程、计算机科学以及数学等专业的学生来说，这款程序无疑是完成课程设计和大作业的有力支持。

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UAV_Optimization_Using_KKT_conditions.zip （18个子文件）

UAV_Optimization_Using_KKT_conditions

UAV_Optimization_Using_KKT_conditions-master

Linear_model_1.m 6KB

Ph=1e7.mat 7KB

Báo-cáo-GA.pdf 997KB

Main_UB.m 6KB

Bao_cao_KKT.pdf 1.11MB

GA_KKT.m 442B

GA_KKT_2.m 421B

draw_S.m 746B

Trajectory_Linear_1.m 4KB

Optimize_P_1.m 3KB

main3D2uav_Pu_Ps.py 20KB

Linear_model_2.m 6KB

Optimize_P_2.m 3KB

draw_Trajectory.m 976B

README.md 1KB

draw_T.m 517B

draw_P.m 545B

Trajectory_Linear_2.m 4KB

#Kết quả đạt được Quỹ đạo của các UAV ![image](https://github.com/user-attachments/assets/bf24a433-e9cf-46e5-84af-09ee8abfea90) Tổng thông lượng so với dữ liệu yêu cầu • Hoàn chỉnh (Com): Sử dụng Algorithm 1 để giải bài toán. • 3D+OP: Tương tự Algorithm 1 nhưng chỉ cho 1 UAV. • 2D+2UAV: Tương tự Algorithm 1 nhưng không tối ưu hóa công suất truyền và cố định độ cao quỹ đạo bay của UAV ở độ cao H. Tổng thông lượng so với dữ liệu yêu cầu ![image](https://github.com/user-attachments/assets/ebc7d791-079a-4eaf-804f-a3d9b74658ff) Tổng thông lượng so với P ![image](https://github.com/user-attachments/assets/7f83300e-c37f-4cc9-90d0-e9d94dd75338) Tổng thông lượng so với thời gian di chuyển T ![image](https://github.com/user-attachments/assets/a723c276-56d3-4596-83be-188092c1ddf7) Tổng thông lượng so với thời gian di chuyển T của hai thuật toán đề xuất ![image](https://github.com/user-attachments/assets/72f4116f-33a0-4f32-9991-cca7a3543b7d) Thời gian thực thi so với thời gian di chuyển T của hai thuật toán đề xuất ![image](https://github.com/user-attachments/assets/1015bf8a-01a7-4d77-a1fb-a70c019e0107)

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