small_ccb的博客

摘要：本文介绍了一个基于蜘蛛蜂优化算法(SWO)的无人机集群路径规划Matlab解决方案。该方案针对5架无人机协同飞行场景，将路径规划问题转化为多目标优化问题，综合考虑路径距离、威胁规避、高度保持和转弯角度四个成本因素。系统采用群体智能算法自动搜索最优路径组合，配套提供标准三维地形数据集。代码采用中文注释和模块化设计，通过执行main函数即可实现算法迭代、路径规划和结果可视化全流程。

本文介绍了一种基于黑翅鸢算法(BKA)的无人机集群路径规划方法。该模型采用5架无人机协同飞行，通过BKA算法优化路径序列，综合考虑路径距离、威胁规避、高度保持及转弯角度四项成本因素，实现集群总成本最小化。算法受黑翅鸢迁徙行为启发，2024年发表在SCI期刊。代码提供标准化三维地形数据，含中文注释，可直接运行展示结果可视化。该算法新颖，配套资源完整，适合无人机路径规划研究。

摘要：该文介绍了一种基于杜鹃鲶鱼优化算法(CCO)的无人机集群路径规划Matlab代码。模型采用5架无人机协同飞行，通过最小化路径距离、威胁规避、高度保持及转弯角度四项综合成本进行优化。算法由Wang等人于2025年发表在SCI一区期刊，代码提供中文注释和三维地形数据，执行main函数即可完成规划与可视化。文章包含代码简介、运行结果展示和获取方式。(150字)