本文探讨了遗传粒子群算法（GPSO）在解决单无人机路径规划问题中的应用，避免障碍物并提供MATLAB代码示例。算法通过初始化种群、迭代更新位置和速度来寻找最佳路径，适应度函数基于路径总长度。实际使用时，需根据具体问题调整适应度评估和路径长度计算方法。
在无人机领域，路径规划是一个重要的问题，特别是在存在危险障碍的情况下。本文将介绍如何使用遗传粒子群算法来解决单无人机路径规划问题，并提供相应的MATLAB代码。
路径规划问题的目标是找到一条路径，使得无人机从起始点到目标点的过程中避开危险障碍物。遗传粒子群算法（Genetic Particle Swarm Optimization，GPSO）是一种启发式优化算法，结合了遗传算法和粒子群算法的优点，可以用于解决路径规划问题。
以下是使用MATLAB实现基于遗传粒子群算法的单无人机路径规划问题的代码：
% 参数设置
maxIterations = 100; % 最大迭代次数
populationSize = 50; % 种群大小
c1 = 2
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