基于斑翠鸟优化算法（Pied Kingfisher Optimizer ,PKO）的无人机三维路径规划（MATLAB）-编程知识

基于斑翠鸟优化算法（Pied Kingfisher Optimizer ,PKO）的无人机三维路径规划（MATLAB）

一、无人机路径规划模型介绍

二、算法介绍

斑翠鸟优化算法（Pied Kingfisher Optimizer ,PKO），是由Abdelazim Hussien于2024年提出的一种基于群体的新型元启发式算法，它从自然界中观察到的斑翠鸟独特的狩猎行为和共生关系中汲取灵感。PKO 算法围绕三个不同的阶段构建：栖息/悬停猎物（探索/多样化）、潜水寻找猎物（开发/集约化）和培养共生关系。这些行为方面被转化为数学模型，能够有效地解决不同搜索空间中的各种优化挑战。

2024最新算法：斑翠鸟优化算法（Pied Kingfisher Optimizer ,PKO）求解23个基准函数-CSDN博客

参考文献：

[1]Pied Kingfisher Optimizer: A new bio-inspired algorithm for solving numerical optimization and industrial engineering problems

close all
clear
clc
dbstop if all error
warning ('off')
global model
model = CreateModel(); % 创建模型
F='F1';
[Xmin,Xmax,dim,fobj] = fun_info(F);%获取函数信息
pop=100;%种群大小(可以自己修改)
maxgen=100;%最大迭代次数(可以自己修改)
[fMin5,bestX5,ConvergenceCurve5] = PKO(pop, maxgen,Xmin,Xmax,dim,fobj);
cost=MyCost(bestX5,2);%'路径成本','威胁成本','高度成本','转角成本'
%% 计算航迹坐标
BestPosition5 = SphericalToCart(bestX5);
%% 保存各算法的目标函数值及收敛曲线
save fMin5 fMin5
save ConvergenceCurve5 ConvergenceCurve5
save cost cost
%% 保存航迹坐标
save BestPosition5 BestPosition5