基于遗传算法的多约束多无人机灾情应急救援路径规划问题

在灾害应急救援中，无人机的应用正日益广泛，其能够迅速、高效地获取灾情信息并为救援人员提供支持。然而，在面临复杂的灾情场景中，如何合理规划无人机的路径以满足多个约束条件成为了一个具有挑战性的问题。本文将介绍如何使用遗传算法来求解多约束多无人机灾情应急救援路径规划问题，并提供相应的MATLAB代码实现。

问题描述：
假设在某个灾害现场，有一组无人机需要执行灾情应急救援任务。每个无人机都有一组可选的路径点，需要选择一条路径以满足以下约束条件：

1. 路径必须覆盖指定的区域，以获取灾情信息。
2. 路径之间不能相互交叉或重叠。
3. 每个无人机的路径长度不能超过预设的最大值。
4. 无人机之间的安全距离必须得到保证。

遗传算法解决方案：
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟遗传、交叉和变异等操作来搜索问题的最优解。下面是使用遗传算法求解多约束多无人机灾情应急救援路径规划问题的MATLAB代码实现：

function [bestSolution, bestFitness] = ga_rescue_path_planning