【源码】基于Python和Gurobi的飞行轨迹优化系统

项目简介

本项目是针对2019年第十六届华为杯数学建模竞赛F题提出的解决方案。借助数学建模与优化算法，致力于解决飞行轨迹的最优路径问题。项目融合了Python编程语言与Gurobi优化库，提供了涵盖数据处理、模型建立、优化求解及结果可视化的完整飞行轨迹优化方案。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：从Excel文件读取飞行轨迹相关数据，如坐标、校正向量和误差向量等。
2. 距离计算与矩阵构建：计算所有点间的欧式距离，构建全边集距离矩阵，为优化提供基础数据。
3. 剪枝处理：依据设定阈值和校正点类型，对距离矩阵剪枝，删除不符合条件的边，降低计算复杂度。
4. 模型建立与优化：利用Gurobi优化库建立数学模型，添加变量、约束条件和目标函数，以找到满足约束且最小化目标函数的最优飞行路径。
5. 结果输出：输出优化结果和模型目标函数值，包含满足条件的边、节点及对应值，便于后续分析。
6. 数据可视化：运用matplotlib库进行三维散点图和路径可视化，助用户直观理解飞行轨迹的空间分布和路径走向。

安装使用步骤

安装必要的库

• 安装Python环境。
• 安装numpy、pandas、gurobi和matplotlib等库，执行以下命令： bash pip install numpy pandas gurobipy matplotlib

运行代码

• 下载本项目的源码文件。
• 运行Python脚本，指定Excel文件的路径作为输入，命令如下： bash python main.py --input path/to/your/excel/file.xlsx

查看结果

查看输出文件和图形，了解优化结果和路径可视化。

注意事项

• 确保已正确安装所有必要的库，特别是Gurobi优化库，可能需要额外的许可证。
• 根据实际需求调整代码中的参数和阈值，以获得最佳的优化效果。
• 输出的结果文件和图形可用于进一步分析和处理，建议结合实际应用场景进行解读。

版权声明

本项目代码和文档仅供参考和学习使用，未经许可，禁止用于商业用途。如需使用本项目代码，请遵守相关版权声明和法律法规。

下载地址

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