基于MATLAB的多元宇宙算法实现多无人机避障与航迹规划

无人机的广泛应用促使了对其自主避障和航迹规划能力的需求。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB编程语言实现基于多元宇宙算法的多无人机避障与航迹规划。我们将详细讨论算法的实现步骤，并提供相应的源代码供读者参考。

1. 问题定义
   首先，我们需要明确定义问题。我们的目标是设计一个能够使多个无人机在给定环境中避免障碍物的航迹规划算法。我们将使用多元宇宙算法来实现这一目标。

2. 多元宇宙算法简介
   多元宇宙算法是一种启发式优化算法，它模拟了宇宙中多个宇宙体的行为。每个宇宙体代表一个可能的解，并通过模拟引力和运动来寻找最优解。在我们的问题中，每个宇宙体将代表一个无人机的航迹。

3. 算法实现步骤
   接下来，我们将介绍多元宇宙算法的实现步骤。

步骤1: 初始化参数
首先，我们需要初始化算法的一些参数。这些参数包括无人机的数量、迭代次数、宇宙的大小等。

num_drones = 5; % 无人机数量
num_iterations = 100;</