本文介绍了基于BBO算法的无人机飞行路径规划方法，利用MATLAB实现，包括初始化种群、适应度值计算、选择、迁移和突变操作，以找到安全高效的飞行路径。实际应用中，路径适应度值的计算需根据具体问题定义。
基于BBO算法的无人机飞行路径规划
无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称UAV）在近年来得到了广泛的应用和研究。其中，路径规划是无人机自主飞行的重要任务之一。本文将介绍基于BBO（Biogeography-Based Optimization）算法的无人机路径规划方法，并提供MATLAB源代码。
路径规划是指在给定的环境中找到一条最优路径，使得无人机能够安全、高效地到达目标点。BBO算法是一种基于生物地理学原理的优化算法，结合了迁移率和突变操作，适用于多目标优化问题。下面是基于BBO算法的无人机路径规划MATLAB源代码：
% 初始化参数
pop_size = 50; % 种群大小
max_gen = 100; % 最大迭代次数
migration_rate = 0
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