微信小程序制作网站,wordpress域名修改数据库,中国菲律宾篮球,泰安新闻完整版一、无人机模型介绍 单个无人机三维路径规划问题及其建模_无人机路径规划场景建模-CSDN博客 参考文献#xff1a; [1]胡观凯,钟建华,李永正,黎万洪.基于IPSO-GA算法的无人机三维路径规划[J].现代电子技术,2023,46(07):115-120 二、人工原生动物优化算法APO求解无人机路径规…一、无人机模型介绍 单个无人机三维路径规划问题及其建模_无人机路径规划场景建模-CSDN博客 参考文献 [1]胡观凯,钟建华,李永正,黎万洪.基于IPSO-GA算法的无人机三维路径规划[J].现代电子技术,2023,46(07):115-120 二、人工原生动物优化算法APO求解无人机路径规划 人工原生动物优化器Artificial Protozoa Optimizer APO由Xiaopeng Wang等人于2024年提出其灵感来自自然界中的原生动物。APO 模拟了原生动物的觅食、休眠和繁殖行为。 参考文献 [1]Wang X, Snášel V, Mirjalili S, et al. Artificial Protozoa Optimizer (APO): A novel bio-inspired metaheuristic algorithm for engineering optimization[J]. Knowledge-Based Systems, 2024: 111737. close all clear clc addpath(./Algorithm/)%添加算法路径 warning off; %% 三维路径规划模型定义 global startPos goalPos N N2;%待优化点的个数(可以修改) startPos [10, 10, 80]; %起点(可以修改) goalPos [80, 90, 150]; %终点(可以修改) SearchAgents_no30; % 种群大小(可以修改) Function_nameF2; %F1:随机产生地图 F2导入固定地图 Max_iteration50; %最大迭代次数(可以修改) % Load details of the selected benchmark function [lb,ub,dim,fobj]Get_Functions_details(Function_name); [Best_score,Best_pos,curve]AlgorithmName(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%算法优化求解 figure semilogy(curve,Color,g,linewidth,3) xlabel(迭代次数); ylabel(飞行路径长度); legend(AlgorithmName) display([算法得到的最优适应度: , num2str(Best_score)]); Position[Best_pos(1:dim/3); Best_pos(1dim/3:2*(dim/3)); Best_pos(1(2*dim/3):end)]; %优化点的XYZ坐标每一行是一个点 plotFigure(Best_pos,AlgorithmName)%画最优路径无人机路径坐标 1.0000000e01  1.0000000e01  8.0000000e01 1.1580906e01  1.1067762e01  8.2574066e01 1.3075643e01  1.2035826e01  8.5053477e01 1.4486872e01  1.2908021e01  8.7440232e01 1.5817257e01  1.3688178e01  8.9736335e01 1.7069461e01  1.4380125e01  9.1943786e01 1.8246148e01  1.4987691e01  9.4064588e01 1.9349980e01  1.5514706e01  9.6100741e01 2.0383621e01  1.5964998e01  9.8054248e01 2.1349733e01  1.6342399e01  9.9927110e01 2.2250980e01  1.6650735e01  1.0172133e02 2.3090026e01  1.6893838e01  1.0343890e02 2.3869532e01  1.7075535e01  1.0508184e02 2.4592163e01  1.7199657e01  1.0665214e02 2.5260582e01  1.7270033e01  1.0815180e02 2.5877451e01  1.7290491e01  1.0958283e02 2.6445434e01  1.7264862e01  1.1094722e02 2.6967194e01  1.7196974e01  1.1224698e02 2.7445394e01  1.7090657e01  1.1348411e02 2.7882697e01  1.6949740e01  1.1466061e02 2.8281766e01  1.6778052e01  1.1577848e02 2.8645265e01  1.6579423e01  1.1683972e02 2.8975857e01  1.6357682e01  1.1784635e02 2.9276205e01  1.6116658e01  1.1880035e02 2.9548971e01  1.5860180e01  1.1970373e02 2.9796820e01  1.5592078e01  1.2055849e02 3.0022413e01  1.5316181e01  1.2136663e02 3.0228416e01  1.5036318e01  1.2213015e02 3.0417490e01  1.4756319e01  1.2285106e02 3.0592298e01  1.4480012e01  1.2353136e02 3.0755504e01  1.4211228e01  1.2417305e02 3.0909772e01  1.3953795e01  1.2477813e02 3.1057763e01  1.3711542e01  1.2534859e02 3.1202142e01  1.3488300e01  1.2588646e02 3.1345571e01  1.3287896e01  1.2639371e02 3.1490714e01  1.3114161e01  1.2687237e02 3.1640233e01  1.2970924e01  1.2732442e02 3.1796793e01  1.2862014e01  1.2775187e02 3.1963055e01  1.2791260e01  1.2815672e02 3.2141683e01  1.2762491e01  1.2854098e02 3.2335341e01  1.2779538e01  1.2890664e02 3.2546692e01  1.2846228e01  1.2925570e02 3.2778397e01  1.2966392e01  1.2959018e02 3.3033122e01  1.3143859e01  1.2991206e02 3.3313529e01  1.3382457e01  1.3022336e02 3.3622280e01  1.3686017e01  1.3052606e02 3.3962040e01  1.4058367e01  1.3082219e02 3.4335471e01  1.4503337e01  1.3111372e02 3.4745237e01  1.5024756e01  1.3140268e02 3.5194000e01  1.5626453e01  1.3169105e02 3.5684424e01  1.6312258e01  1.3198084e02 3.6219172e01  1.7086000e01  1.3227406e02 3.6800907e01  1.7951508e01  1.3257270e02 3.7432292e01  1.8912611e01  1.3287877e02 3.8115990e01  1.9973139e01  1.3319426e02 3.8854665e01  2.1136921e01  1.3352118e02 3.9650980e01  2.2407787e01  1.3386153e02 4.0507598e01  2.3789565e01  1.3421731e02 4.1427181e01  2.5286084e01  1.3459053e02 4.2412394e01  2.6901175e01  1.3498318e02 4.3465898e01  2.8638666e01  1.3539727e02 4.4590358e01  3.0502386e01  1.3583479e02 4.5788437e01  3.2496166e01  1.3629776e02 4.7062798e01  3.4623834e01  1.3678817e02 4.8416103e01  3.6889219e01  1.3730801e02 4.9851016e01  3.9296151e01  1.3785931e02 5.1370200e01  4.1848459e01  1.3844405e02 5.2976319e01  4.4549972e01  1.3906424e02 5.4672035e01  4.7404520e01  1.3972187e02 5.6460011e01  5.0415932e01  1.4041896e02 5.8342912e01  5.3588036e01  1.4115750e02 6.0323399e01  5.6924663e01  1.4193950e02 6.2404136e01  6.0429642e01  1.4276695e02 6.4587786e01  6.4106802e01  1.4364186e02 6.6877013e01  6.7959972e01  1.4456623e02 6.9274479e01  7.1992982e01  1.4554205e02 7.1782847e01  7.6209660e01  1.4657134e02 7.4404782e01  8.0613836e01  1.4765610e02 7.7142945e01  8.5209340e01  1.4879831e02 8.0000000e01  9.0000000e01  1.5000000e02 算法得到的最优适应度: 183.6215 三、完整MATLAB代码