算法应用：无人机路径规划 Path Planning for UAVs （2）（附Matlab代码）

引言

前期已分享利用多种多样的群智能优化算法解决无人机路径规划问题（Path Planning for UAVs）（链接）无人机路径规划。本期添加了多种算法的对比，修改了主函数和绘图函数。将文末的代码替换无人机路径规划中同名文件即可。

结果展示

详情请见：算法应用：无人机路径规划 Path Planning for UAVs （附Matlab代码）。群优化算法以灰狼优化算法（GWO）和哈里斯鹰优化算法（HHO）作为例子。

主函数Main.m：

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clc;clear;close all;
%% 问题
model = CreateModel(); % 创建搜索地图和参数

CostFunction=@(x) CostFunction(x,model);    % 成本函数

[lb,ub,dim]=Info(model); % 变量约束信息
%%  调用优化算法
MaxIt=50;          % 迭代次数
nPop=30;           % 种群数
% 调用优化算法，可替换成其他算法
id=1;
results.alg_name{id}='GWO';
[results.Bestcost(id),results.bestX(id,:),results.cost_history(id,:)]=GWO(nPop,MaxIt,lb,ub,dim,CostFunction);
id=id+1;
results.alg_name{id}='HHO';
[results.Bestcost(id),results.bestX(id,:),results.cost_history(id,:)]=HHO(nPop,MaxIt,lb,ub,dim,CostFunction);
%% 绘制结果
DrawSolution(results,model);

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