本文介绍了如何利用果蝇算法进行机器人路径规划，通过模拟果蝇寻找食物的行为解决优化问题。给出了MATLAB源码示例，详细解释了算法的参数设置、初始化、迭代更新过程以及适应值计算。通过该算法，可以找到机器人从起点到目标点避开障碍物的最优路径。
基于果蝇算法的机器人路径规划及MATLAB源码
果蝇算法（Fruit Fly Optimization Algorithm, FFOA）是一种基于自然界果蝇觅食行为的启发式优化算法。该算法通过模拟果蝇在寻找食物过程中的行为，来解决各种优化问题。在本文中，我们将介绍如何利用果蝇算法实现机器人路径规划，并提供MATLAB源码供参考。
机器人路径规划是指在给定环境下，找到机器人从起点到目标点的最优路径。路径规划是机器人导航和自主移动的关键问题之一。果蝇算法通过模拟果蝇寻找食物的行为，可以用来解决路径规划问题。
下面是一个基于果蝇算法的机器人路径规划的MATLAB源码示例：
% 果蝇算法参数设置
N = 50; % 果蝇个体数目
max_iter = 100; % 最大迭代次数
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