本文介绍了如何使用基于MVO（黑洞模拟优化）算法进行无人机航迹规划，将问题转化为优化问题并通过MATLAB实现。文中提供了仿真代码，强调了参数设置、迭代优化过程以及适应度和吸引力的计算。代码可作为基础框架，针对不同航迹规划问题进行调整和优化。
无人机航迹规划是无人机飞行的重要任务之一，它涉及到飞行路径的设计和优化，以实现高效、安全和准确的飞行任务。在本文中，我们将介绍基于MVO（黑洞模拟优化）算法的无人机航迹规划，并提供相应的MATLAB源代码。
MVO算法是一种基于自然界黑洞现象的优化算法，它模拟了黑洞的吸引和运动过程，通过优化粒子在搜索空间中的位置来寻找最佳解。在无人机航迹规划中，我们可以将无人机的航迹规划问题转化为一个优化问题，通过MVO算法来搜索最佳的航迹路径。
下面是基于MATLAB的MVO算法实现的无人机航迹规划仿真代码：
% 参数设置
numDrones = 1; % 无人机数量
numIterations = 100; % 迭代次数
numDimensions = 2
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