本文介绍了如何使用基于Matlab改进的灰狼算法解决多无人作战飞机协同航迹规划问题。通过优化算法，提高了航迹规划效率和无人机系统的整体性能。
基于Matlab优化的灰狼算法在多无人作战飞机协同航迹规划中的应用
灰狼算法（Grey Wolf Optimization, GWO）是一种基于自然现象的优化算法，其灵感来自于灰狼群的捕食行为。该算法具有全局收敛性和快速搜索能力，适用于解决多种优化问题。本文将介绍如何在多无人作战飞机协同航迹规划中利用基于Matlab改进的灰狼算法进行路径优化。
协同航迹规划是无人作战飞机系统中的重要任务之一，通过合理规划无人机的航迹，可以提高系统的整体性能和任务效果。在多无人机系统中，航迹规划涉及到多个无人机之间的协同与合作，需要考虑各种约束条件和目标函数。传统的优化算法在解决这类问题时存在着效率低下和易陷入局部最优等问题，而基于灰狼算法的优化方法可以有效地克服这些问题。
以下是基于Matlab改进的灰狼算法的多无人作战飞机协同航迹规划的源代码：
% 初始化灰狼群参数
MaxIter = 100; % 最大迭代次数
WolfNum = 
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