无人机路径规划

基于海市蜃楼算法（Fata Morgana Algorithm ，FATA）的多无人机协同三维路径规划（提供MATLAB代码）海市蜃楼算法（Fata Morgana Algorithm ，FATA）是2024年提出一种新型的群体智能优化算法，它的设计灵感来源于自然现象中的海市蜃楼形成过程。FATA算法通过模仿光线在不均匀介质中的传播方式，提出了两种核心策略——海市蜃楼光过滤原则（MLF）和光传播策略（LPS）——来优化搜索过程，增强算法的全局搜索能力和局部开发能力。

基于青蒿素优化算法（Artemisinin Optimization Algorithm, AOA）的多无人机协同三维路径规划（提供MATLAB代码）青蒿素优化算法（Artemisinin Optimization Algorithm, AOA）是2024年提出的一种受青蒿素抗疟疾特性启发的元启发式优化算法。青蒿素是一种从中草药青蒿中提取的化合物，因其在治疗疟疾方面的显著效果而闻名。AOA算法的设计者将青蒿素的这一特性抽象为优化策略，用于解决工程和科学中的优化问题。

无人机集群路径规划：5种优化算法（SFOA、APO、GOOSE、CO、PIO）求解无人机集群路径规划，提供MATLAB代码无人机三维路径规划是指在三维空间中为无人机规划一条合理的飞行路径，使其能够安全、高效地完成任务。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一，它可以通过算法和模型来确定无人机的航迹，以避开障碍物、优化飞行时间和节省能量消耗。

使用 Python 实现遗传算法进行无人机路径规划随着无人机技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛，尤其是在路径规划方面。遗传算法（GA）作为一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，已经被广泛应用于复杂的优化问题，包括无人机的路径规划。本文将详细介绍如何使用 Python 实现遗传算法进行无人机路径规划，代码将采用面向对象的思想，并提供具体示例。

机器学习之心

路径规划 | 灰狼算法+B样条曲线优化无人机三维路径规划（Matlab）灰狼算法+B样条曲线优化无人机三维路径规划（Matlab）群智能路径规划算法。三维灰狼算法（GWO）加B样条曲线优化的matlab代码。无人机（UAV）路径规划。3维路径规划。灰狼算法规划初始路径，B样条曲线方法将初始路径优化为光滑的路径。

（一）基于自组织结构的多目标粒子群优化算法（SMOPSO）的无人机三维路径规划（MATLAB代码）无人机三维路径规划是无人机在执行任务过程中的非常关键的环节，无人机三维路径规划的主要目的是在满足任务需求和自主飞行约束的基础上，计算出发点和目标点之间的最佳航路。

机器学习之心

路径规划 | 基于狼群算法的无人机路径规划（Matlab）路径规划 | 基于狼群算法的无人机路径规划（Matlab）狼是一种群居性动物，社会分工明确，通过承担各自的责任与团结协作，共同促进整个狼群的生存与发展。狼群算法（(Wolf pack algorithm ，WPA）采用了基于人工狼主体的自下而上的设计方法和基于职责分工的协作式搜索路径结构。

基于多目标蜻蜓优化算法（MODA）求解无人机三维路径规划（MATLAB代码）无人机三维路径规划是无人机在执行任务过程中的非常关键的环节，无人机三维路径规划的主要目的是在满足任务需求和自主飞行约束的基础上，计算出发点和目标点之间的最佳航路。

基于双存档模型的多模态多目标进化算法（MMOHEA）求解无人机三维路径规划（MATLAB代码）无人机三维路径规划是无人机在执行任务过程中的非常关键的环节，无人机三维路径规划的主要目的是在满足任务需求和自主飞行约束的基础上，计算出发点和目标点之间的最佳航路。

天天酷科研

【无人机路径规划】基于A算法求解无人机三维路径规划问题matlab源码无人机路径规划是指为无人机制定一个最佳的飞行路径，使其能够有效地完成特定任务或达到目标位置。路径规划通常涉及以下几个方面：