六种经典智能优化算法(PSO/GWO/WOA/HHO/DBO/SSA)无人机(UAV)三维路径规划，Matlab代码实现

代码主要功能

该代码实现了无人机(UAV)三维路径规划，通过多种智能优化算法在复杂地形和威胁区域中寻找最优飞行路径。核心功能包括：

1. 构建包含地形高度、威胁区域的三维地图环境
2. 使用(PSO粒子群算法/GWO灰狼优化算法/WOA鲸鱼算法/HHO哈里斯鹰优化算法/DBO蜣螂优化算法/SSA麻雀搜索算法)进行路径优化
3. 评估路径的成本（长度、威胁规避、高度约束、平滑度）
4. 可视化比较不同算法的优化结果

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算法步骤

1. 初始化环境

   • 清理工作空间，加载工具箱
   • 设置起点(200,100,150)、终点(800,800,150)
   • 选择地图类型(map_select)和复杂度(map_complexity)
   • 定义航点数(flight_num=10)

2. 问题建模

   • 调用Create_Select_Model()生成地形高度矩阵(H)和威胁区域
   • 设定解空间边界(VarMin/VarMax)：
     • 直角坐标系：x∈[xmin,xmax], y∈[ymin,ymax], z∈[zmin,zmax]
     • 球坐标系：r∈[0, 2×起点终点距离/航点数], 角度受限±π/4

3. 优化算法求解

   并行运行六种算法(参数统一)：

   SearchAgents_no = 100;  % 种群规模
   Max_iteration = 1000;   % 迭代次数
   [算法]_Curve, [算法]_fitness, [算法]_chorm = 算法名(lb,ub,dim,fobj,...)

4. 结果分析

   • 收集各算法的收敛曲线(Curve)和最优路径(Chorm)
   • 调用Draw_results()可视化路径和收敛曲线

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技术路线

迭代优化 三维地图建模 路径编码 智能优化算法 成本函数评估 输出最优路径

1. 路径表示：航点用球坐标(𝑟,𝜓,𝜑)编码，转换为直角坐标(𝑥,𝑦,𝑧)
2. 优化框架 ：多算法对比，共享目标函数CostFunction()
3. 约束处理：通过惩罚函数（如碰撞惩罚∞）处理威胁/高度约束

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成本函数原理

总成本 = 𝟏𝟎×𝑭𝟏 + 𝟏𝟎𝟎×𝑭𝟐 + 𝟏𝟎×𝑭𝟑 + 𝟓𝟎×𝑭𝟒

成本项	计算公式	说明
𝑭𝟏(长度)	∑‖𝑃ₖ₊₁ - 𝑃ₖ‖	路径总长度
𝑭𝟐(威胁)	∑𝚝𝚑𝚛𝚎𝚊𝚝_𝚌𝚘𝚜𝚝	威胁区域惩罚（见下方详解）
𝑭𝟑(高度)	∑⎮𝑧ₖ - (zₘₐₓ+zₘᵢₙ)/2⎮	偏离安全高度惩罚
𝑭𝟒(平滑)	∑⎮θₜᵤᵣₙ⎮ + ⎮θ꜀ₗᵢₘꜝ⎮	转弯角/爬升角>45°时惩罚

威胁成本计算逻辑：

if 距离 > (威胁半径+无人机半径+安全距离): cost=0  
elif 距离 < (威胁半径+无人机半径): cost=∞  # 碰撞 
else: cost = (安全边界) - 实际距离

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关键参数设定

参数	值	说明
flight_num	10	路径航点数
SearchAgents_no	100	每种算法的种群规模
Max_iteration	1000	最大迭代次数
drone_size	10	无人机等效半径(米)
danger_dist	20	威胁安全距离(米)
turning_max	45°	最大允许转弯角
climb_max	45°	最大允许爬升角变化量

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运行环境

软件：MATLAB2023B

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应用场景

1. 军事领域：无人机在雷达/防空威胁区域中的突防路径规划
2. 物流配送：城市楼宇间无人机送货的避障路径优化
3. 电力巡检：高压输电线走廊的三维安全巡线
4. 灾害救援：山区复杂地形中的紧急物资投送路径设计

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