1.程序功能描述
基于BBO生物地理优化的三维路径规划算法MATLAB仿真，通过BBO优化算法，以及起点和终点坐标，获得三维空间避障路线规划，并输出BBO的优化收敛曲线。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
（完整程序运行后无水印）
3.核心程序
Pos0 = {[2,1,5]};
Pos1 = {[20,4,5]};
[flag,~] = func_munk(dist);Pxy0 = {};
Pxy1 = {};
for i = 1:length(Pos0)for j=1:length(Pos0)if flag(i,j)==1Pxy0{end+1} = Pos0{i};Pxy1{end+1} = Pos1{j};endend
end[path{1},Jcost,Jc] = func_bbo(map, Pxy0{1}, Pxy1{1}, true);figure;
plot(Jc,'-r>',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel('优化迭代次数');
ylabel('适应度值');Jcost
4.本算法原理
生物地理优化算法是一种启发式优化方法，灵感来源于自然界的生物地理学。它模拟了物种的迁移和变异行为，以求解优化问题。在BBO中，每个解决方案被视作一个“栖息地”，而解决方案中的各个变量则代表了栖息地的特征。
4.1 栖息地的表示
设一个栖息地 Hi 可以表示为一个向量xi=(xi1,xi2,…,xin)，其中n 是决策变量的数量。每个栖息地都有一个适应度值f(Hi) 表示其优劣程度。
4.2 迁移操作
迁移是指栖息地之间的知识交换，可以分为两个部分：迁出率（Emigration Rate）和迁入率（Immigration Rate）。栖息地Hi 的迁出率 EMi 和迁入率IMi 分别由以下公式给出：
其中，α 是一个控制参数，fˉ 是所有栖息地的平均适应度。
4.3 变异操作
变异是指通过随机改变某些特征来产生新的栖息地。变异概率 pm 控制着这一过程的发生频率。
4.4 三维路径规划问题
在三维路径规划问题中，目标是找到从起点S 到终点G 的最短路径，同时避免碰撞障碍物。这可以视为一个多约束优化问题。
搜索空间：三维空间中的所有可能路径。
适应度函数：评价路径优劣的标准。通常包含路径长度 L 和距离障碍物最近的距离d。
约束条件：路径不能穿过障碍物。
