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【可更换其他算法，获取资源请见文章第5节：资源获取】

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1. 蜣螂优化算法DBO

可参考DBO算法介绍

2. 无人机路径规划

无人机路径规划问题是指在给定环境中，根据一定的约束条件和目标，确定无人机从起始位置到目标位置的最佳路径。这个问题通常涉及到避开障碍物、最小化路径长度、优化时间等因素。

无人机路径规划问题是一个经典的计算机科学问题，在无人机、机器人和自动驾驶等领域具有重要应用。它涉及到多个关键方面：

• 环境建模：需要对无人机飞行的环境进行建模，包括地图、障碍物、边界限制等。这可以通过传感器、地图数据或者虚拟模拟进行获取。
• 目标定义：需要明确无人机的起始位置和目标位置。起始位置是无人机的当前位置，目标位置是无人机需要到达的位置。
• 约束条件：在路径规划过程中，需要考虑多种约束条件，例如无人机的最大飞行速度、最小转弯半径、避障要求等。
• 路径搜索算法：路径搜索算法是解决无人机路径规划问题的关键。常见的算法包括启发式搜索算法（如A*算法）、遗传算法、蚁群算法等。这些算法通过在环境中搜索最佳路径，考虑约束条件和目标来得出最优解。
• 动态规划：在某些情况下，无人机路径规划问题可以转化为动态规划问题，通过计算路径的最短或最优子结构来确定最佳路径。
• 实时规划：对于需要实时响应和动态环境变化的应用，路径规划算法需要能够快速更新路径并适应新的条件和约束。

无人机路径规划问题的目标是找到一条安全、高效的路径，以达到指定的目标位置。这需要综合考虑飞行效率、避障能力、航行安全和路径规划算法的效率等因素。

路径规划能力是无人机械完成各项规定任务的基本能力，而对于无人机而言，其三维航迹规划得合理与否，直接决定了无人机能否完成规定的任务，而航迹规划算法，又直接影响着航迹规划的质量。因此，进行无人机三维航迹规划算法的研究，对于提高无人机的任务完成率具有重要的意义。

近年来，针对无人机航迹规划问题的研究主要分为两类，一类是基于数学计算的航迹规划方法，另一类是基于智能仿生算法的航迹规划方法。其中，智能仿生算法在求解复杂、多约束条件下的无人机航迹规划问题时，具有较快的运算速度和较强的适用性，故受到了很对学者的青睐。

3. 部分代码展示

clc, clear, close all
feature jit off
%% 模型基本参数    
% 载入地形  矩阵
filename = 'TestData1.xlsx' ;
model.x_data  = xlsread(  filename  , 'Xi') ;
model.y_data = xlsread(filename, 'Yi') ;
model.z_data  = xlsread( filename , 'Zi') ;

model.x_grid =  model.x_data(1,:) ;
model.y_grid =model.y_data(:, 1) ;


%起点   相关信息
model.xs =  10  ;
model.ys = 90  ;
model.zs  =   interp2(  model.x_data ,  model.y_data,   model.z_data   ,  ...
    model.xs ,     model.ys   ,'linear' ) ;  %  高度为插值得到

% 终点 相关信息
model.xt  =  130 ;
model.yt  = 10 ;
model.zt = interp2(  model.x_data ,  model.y_data, model.z_data   ,  ...
    model.xt  ,    model.yt  ,  'linear');  %  高度为插值得到

model.n=   5  ;  %  粗略导航点设置
model.nn=  80 ;  %  插值法获得的导航点总数
model.Safeh = 0.0 ;  %  与障碍物的最低飞行高度   

% 导航点   边界值
model.xmin=  min(  model.x_data(  :  ) ) ;
model.xmax= max (  model.x_data(  :  ) ) ;
model.ymin= min(  model.y_data(  :  ) ) ;
model.ymax= max(  model.y_data(  :  ) ) ;
model.zmin= min(  model.z_data(  :  ) ) ;
model.zmax =model.zmin + (1+ 0.1)*( max( model.z_data(:) )-model.zmin ) ;

% 模型的其他参数 
model.nVar  =  3*model.n ; % 编码长度
model.pf = 10^4 ; % 惩罚系数

%  障碍物 位置坐标及半径
model.Barrier =  [10,60 , 5;
    40, 50,6
    60, 50 , 5
    100, 30,  8 ] ;
model.Num_Barrier  =  size(model.Barrier , 1 ); %  障碍物的数目

model.weight1 = 0.5; % 权重1 飞行线路长度权重
model.weight2 = 0.3; % 权重2  飞行高度相关权重
model.weight3 = 0.2; % 权重3  Jsmooth  指标权重
 
%%  算法参数设置
param.nPop =   30; % 种群规模
param.MaxIt =  200; % 最大迭代次数
param.GradIt =  15; % 划分等级的迭代次数

param.rPercent = 0.2; 
% param.hPercent = 0.7;  %  
% param.mPercent = 0.5;  % 


param.ShowIteration = 50; % 每过多少次迭代显示一次图
%%  运行算法
CostFunction = @(x) MyCost(x,model);    %   设置目标函数
[ BestSol  , BestCost ] =  DBO( param   , model   , CostFunction ) ;

4. 效果图展示

5. 资源获取

可以获取完整代码资源。