一、五种算法（DBO、LO、SWO、COA、GRO）简介
1、蜣螂优化算法DBO
蜣螂优化算法（Dung beetle optimizer，DBO）由Jiankai Xue和Bo Shen于2022年提出，该算法主要受蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为的启发所得。【精选】单目标优化：蜣螂优化算法（Dung beetle optimizer，DBO）_蜣螂算法_IT猿手的博客-CSDN博客
参考文献：Xue, J., Shen, B. Dung beetle optimizer: a new meta-heuristic algorithm for global optimization. J Supercomput (2022). Dung beetle optimizer: a new meta-heuristic algorithm for global optimization | The Journal of Supercomputing
2、狐猴优化算法LO
狐猴优化算法（Lemurs Optimizer，LO）由Ammar Kamal Abasi等人于2022年提出，该算法模拟狐猴的跳跃和跳舞行为，具有结构简单，思路新颖，搜索速度快等优势。单目标应用：基于狐猴优化算法（Lemurs Optimizer，LO）的微电网优化调度MATLAB_IT猿手的博客-CSDN博客
参考文献：
1\]Abasi AK, Makhadmeh SN, Al-Betar MA, Alomari OA, Awadallah MA, Alyasseri ZAA, Doush IA, Elnagar A, Alkhammash EH, Hadjouni M. Lemurs Optimizer: A New Metaheuristic Algorithm for Global Optimization. Applied Sciences. 2022; 12(19):10057. Applied Sciences \| Free Full-Text \| Lemurs Optimizer: A New Metaheuristic Algorithm for Global Optimization ### 3、蜘蛛蜂优化算法SWO 蜘蛛蜂优化算法（Spider wasp optimizer，SWO）由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出，该算法模型雌性蜘蛛蜂的狩猎、筑巢和交配行为，具有搜索速度快，求解精度高的优势。VRPTW（MATLAB）：蜘蛛蜂优化算法SWO求解带时间窗的车辆路径问题VRPTW（提供参考文献及MATLAB代码）-CSDN博客 参考文献： \[1\]Abdel-Basset, M., Mohamed, R., Jameel, M. et al. Spider wasp optimizer: a novel meta-heuristic optimization algorithm. Artif Intell Rev (2023). Spider wasp optimizer: a novel meta-heuristic optimization algorithm \| SpringerLink ### 4、小龙虾优化算法COA 小龙虾优化算法（Crayfsh optimization algorithm，COA）由Jia Heming 等人于2023年提出，该算法模拟小龙虾的避暑、竞争和觅食行为，具有搜索速度快，搜索能力强，能够有效平衡全局搜索和局部搜索的能力。多目标优化算法：基于非支配排序的小龙虾优化算法（NSCOA）MATLAB_IT猿手的博客-CSDN博客 参考文献： \[1\] Jia, H., Rao, H., Wen, C. et al. Crayfish optimization algorithm. Artif Intell Rev (2023). Crayfish optimization algorithm \| SpringerLink ### 5、淘金优化算法GRO 淘金优化算法（Gold rush optimizer，GRO）由Kamran Zolf于2023年提出，其灵感来自淘金热，模拟淘金者进行黄金勘探行为。VRPTW（MATLAB）：淘金优化算法GRO求解带时间窗的车辆路径问题VRPTW（提供参考文献及MATLAB代码）-CSDN博客 参考文献： K. Zolfi. Gold rush optimizer: A new population-based metaheuristic algorithm. Operations Research and Decisions 2023: 33(1), 113-150. DOI 10.37190/ord230108 ## 二、模型简介 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 ## 三、DBO、LO、SWO、COA、GRO求解无人机路径规划 ### （1）部分代码 ```bash close all clear clc warning off; %% 三维路径规划模型定义 global startPos goalPos N N=2;%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_no=30; % 种群大小(可以修改) Function_name='F1'; %F1:随机产生地图 F2：导入固定地图 Max_iteration=100; %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); AlgorithmName={'DBO','LO','SWO','COA','GRO'};%算法名称 addpath('./AlgorithmCode/')%添加算法路径 bestFit=[];%保存各算法的最优适应度值 for i=1:size(AlgorithmName,2)%遍历每个算法，依次求解当前问题 Algorithm=str2func(AlgorithmName{i});%获取当前算法名称，并将字符转换为函数 [Best_score,Best_pos,Convergence_curve]=Algorithm(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%当前算法求解 %将当前算法求解结果放入data中 data(i).Best_score=Best_score;%保存该算法的Best_score到data data(i).Best_pos=Best_pos;%保存该算法的Best_pos到data data(i).Convergence_curve=Convergence_curve;%保存该算法的Convergence_curve到data bestFit=[bestFit data(i).Best_score]; end %% 画各算法的直方图 figure bar(bestFit) ylabel('无人机飞行路径长度'); set(gca,'xtick',1:1:size(AlgorithmName,2)); set(gca,'XTickLabel',AlgorithmName) saveas(gcf,'./Picture/直方图.jpg') %将图片保存到Picture文件夹下面 %% 画收敛曲线 strColor={'r-','g-','b-','k-','m-','c-','y-'}; figure for i=1:size(data,2) plot(data(i).Convergence_curve,strColor{i},'linewidth',1.5)%semilogy hold on end xlabel('迭代次数'); ylabel('无人机飞行路径长度'); legend(AlgorithmName,'Location','Best') saveas(gcf,'./Picture/收敛曲线.jpg') %将图片保存到Picture文件夹下面 %% 显示三维图并保存 path=plotFigure(data,AlgorithmName,strColor);%path是各算法求解的无人机路径 saveas(gcf,'./Picture/路径曲线（三维）.jpg') %将图片保存到Picture文件夹下面 %% 显示二维图并保存 view(2) saveas(gcf,'./Picture/路径曲线（二维）.jpg') %将图片保存到Picture文件夹下面 ``` ### （2）部分结果     ## 四、完整MATLAB代码