（四）基于高尔夫优化算法GOA求解无人机三维路径规划研究（MATLAB代码）

一、无人机模型简介：

单个无人机三维路径规划问题及其建模_IT猿手的博客-CSDN博客

参考文献：

[1]胡观凯,钟建华,李永正,黎万洪.基于IPSO-GA算法的无人机三维路径规划[J].现代电子技术,2023,46(07):115-120

二、高尔夫优化算法GOA简介

高尔夫优化算法（Golf Optimization Algorithm，GOA）由Montazeri Z等人于2023年提出，该算法模拟高尔夫运动过程中的球员击打高尔夫所采取的战术策略，能够有效平衡全局搜索和局部搜索的能力。

多目标优化算法：基于非支配排序的高尔夫优化算法（NSGOA）MATLAB-CSDN博客

参考文献：

[1] Montazeri Z, Niknam T, Aghaei J, Malik OP, Dehghani M, Dhiman G. Golf Optimization Algorithm: A New Game-Based Metaheuristic Algorithm and Its Application to Energy Commitment Problem Considering Resilience. Biomimetics. 2023; 8(5):386. Biomimetics | Free Full-Text | Golf Optimization Algorithm: A New Game-Based Metaheuristic Algorithm and Its Application to Energy Commitment Problem Considering Resilience

三、高尔夫优化算法GOA求解无人机路径规划

（1）部分代码

close all
clear  
clc
addpath('./Algorithm/')%添加算法路径
warning off;
%% 三维路径规划模型定义
global startPos goalPos N
N=2;%待优化点的个数(可以修改)
startPos = [10, 10, 80]; %起点(可以修改)
goalPos = [80, 90, 150]; %终点(可以修改)
SearchAgents_no=30; % 种群大小(可以修改)
Function_name='F1'; %F1:随机产生地图 F2：导入固定地图
Max_iteration=50; %最大迭代次数(可以修改)
% Load details of the selected benchmark function
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);
[Best_score,Best_pos,curve]=GOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%算法优化求解
AlgorithmName='GOA';%算法名字
figure
semilogy(curve,'Color','r','linewidth',3)
xlabel('迭代次数');
ylabel('飞行路径长度');
legend(AlgorithmName)
display(['算法得到的最优适应度: ', num2str(Best_score)]); 
Position=[Best_pos(1:dim/3); Best_pos(1+dim/3:2*(dim/3)); Best_pos(1+(2*dim/3):end)]'; %优化点的XYZ坐标（每一行是一个点）
plotFigure(Best_pos,AlgorithmName)%画最优路径

（2）部分结果

无人机飞行路径坐标：

   1.0000000e+01   1.0000000e+01   8.0000000e+01
   1.1376377e+01   1.1081252e+01   8.1066953e+01
   1.2685431e+01   1.2078936e+01   8.2073506e+01
   1.3929295e+01   1.2996239e+01   8.3021832e+01
   1.5110102e+01   1.3836349e+01   8.3914103e+01
   1.6229985e+01   1.4602452e+01   8.4752492e+01
   1.7291078e+01   1.5297736e+01   8.5539171e+01
   1.8295514e+01   1.5925389e+01   8.6276314e+01
   1.9245426e+01   1.6488598e+01   8.6966091e+01
   2.0142946e+01   1.6990550e+01   8.7610677e+01
   2.0990209e+01   1.7434432e+01   8.8212243e+01
   2.1789347e+01   1.7823433e+01   8.8772963e+01
   2.2542493e+01   1.8160739e+01   8.9295007e+01
   2.3251782e+01   1.8449538e+01   8.9780551e+01
   2.3919345e+01   1.8693017e+01   9.0231764e+01
   2.4547316e+01   1.8894364e+01   9.0650822e+01
   2.5137828e+01   1.9056766e+01   9.1039894e+01
   2.5693015e+01   1.9183410e+01   9.1401156e+01
   2.6215009e+01   1.9277484e+01   9.1736778e+01
   2.6705944e+01   1.9342175e+01   9.2048933e+01
   2.7167953e+01   1.9380671e+01   9.2339795e+01
   2.7603169e+01   1.9396159e+01   9.2611535e+01
   2.8013725e+01   1.9391826e+01   9.2866326e+01
   2.8401755e+01   1.9370859e+01   9.3106341e+01
   2.8769391e+01   1.9336447e+01   9.3333752e+01
   2.9118766e+01   1.9291776e+01   9.3550731e+01
   2.9452015e+01   1.9240034e+01   9.3759452e+01
   2.9771270e+01   1.9184409e+01   9.3962086e+01
   3.0078664e+01   1.9128087e+01   9.4160807e+01
   3.0376330e+01   1.9074256e+01   9.4357787e+01
   3.0666402e+01   1.9026103e+01   9.4555198e+01
   3.0951013e+01   1.8986816e+01   9.4755213e+01
   3.1232295e+01   1.8959583e+01   9.4960004e+01
   3.1512383e+01   1.8947590e+01   9.5171745e+01
   3.1793409e+01   1.8954024e+01   9.5392607e+01
   3.2077506e+01   1.8982075e+01   9.5624763e+01
   3.2366808e+01   1.9034928e+01   9.5870386e+01
   3.2663448e+01   1.9115771e+01   9.6131648e+01
   3.2969559e+01   1.9227791e+01   9.6410722e+01
   3.3287273e+01   1.9374177e+01   9.6709780e+01
   3.3618725e+01   1.9558115e+01   9.7030995e+01
   3.3966048e+01   1.9782792e+01   9.7376539e+01
   3.4331374e+01   2.0051396e+01   9.7748585e+01
   3.4716836e+01   2.0367115e+01   9.8149306e+01
   3.5124569e+01   2.0733136e+01   9.8580873e+01
   3.5556705e+01   2.1152646e+01   9.9045460e+01
   3.6015377e+01   2.1628832e+01   9.9545239e+01
   3.6502719e+01   2.2164883e+01   1.0008238e+02
   3.7020863e+01   2.2763985e+01   1.0065906e+02
   3.7571943e+01   2.3429325e+01   1.0127745e+02
   3.8158092e+01   2.4164092e+01   1.0193973e+02
   3.8781443e+01   2.4971472e+01   1.0264806e+02
   3.9444129e+01   2.5854653e+01   1.0340461e+02
   4.0148284e+01   2.6816823e+01   1.0421157e+02
   4.0896040e+01   2.7861168e+01   1.0507109e+02
   4.1689531e+01   2.8990876e+01   1.0598537e+02
   4.2530890e+01   3.0209135e+01   1.0695656e+02
   4.3422251e+01   3.1519132e+01   1.0798683e+02
   4.4365745e+01   3.2924053e+01   1.0907838e+02
   4.5363507e+01   3.4427088e+01   1.1023335e+02
   4.6417670e+01   3.6031422e+01   1.1145394e+02
   4.7530367e+01   3.7740244e+01   1.1274231e+02
   4.8703730e+01   3.9556740e+01   1.1410062e+02
   4.9939894e+01   4.1484099e+01   1.1553107e+02
   5.1240991e+01   4.3525507e+01   1.1703581e+02
   5.2609155e+01   4.5684153e+01   1.1861702e+02
   5.4046518e+01   4.7963222e+01   1.2027688e+02
   5.5555214e+01   5.0365903e+01   1.2201755e+02
   5.7137376e+01   5.2895384e+01   1.2384120e+02
   5.8795137e+01   5.5554850e+01   1.2575002e+02
   6.0530630e+01   5.8347491e+01   1.2774617e+02
   6.2345989e+01   6.1276493e+01   1.2983183e+02
   6.4243347e+01   6.4345044e+01   1.3200917e+02
   6.6224837e+01   6.7556330e+01   1.3428035e+02
   6.8292591e+01   7.0913540e+01   1.3664756e+02
   7.0448744e+01   7.4419861e+01   1.3911297e+02
   7.2695428e+01   7.8078480e+01   1.4167874e+02
   7.5034777e+01   8.1892585e+01   1.4434706e+02
   7.7468923e+01   8.5865362e+01   1.4712009e+02
   8.0000000e+01   9.0000000e+01   1.5000000e+02

四、完整MATLAB代码