本文介绍了使用BBO（Biogeography-Based Optimization）算法进行无人机航迹规划的方法，提供了MATLAB源代码示例。BBO算法模拟生物地理过程，优化无人机路径以达到最短路径或最小能耗目标。代码包含参数设置、种群初始化、迭代更新等步骤，适应度函数需按具体问题设计。实际应用中需对参数和适应度函数进行调整以优化效果。
基于BBO算法的无人机航迹规划——MATLAB源代码
无人机航迹规划是无人机自主飞行的关键技术之一，它能够帮助无人机在复杂的环境中高效、安全地飞行。本文将介绍一种基于BBO（Biogeography-Based Optimization）算法的无人机航迹规划方法，并提供相应的MATLAB源代码。
BBO算法是一种模拟生物地理过程的优化算法，它模拟了生物在地理空间中的迁移、灭绝和繁衍等行为。通过BBO算法，可以实现对无人机航迹规划中的路径进行优化，以达到一定的性能指标，如最短路径、最小能耗等。
以下是基于BBO算法的无人机航迹规划的MATLAB源代码：
% 参数设置
numGenerations = 50; % 迭代次数
numIslands = 10; % 岛屿数量
migrationRate = 
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