多无人机维路径规划：基于模拟退火算法和粒子群算法的优化（附带Matlab源码）

多无人机维路径规划：基于模拟退火算法和粒子群算法的优化（附带Matlab源码）

引言：
无人机在各种领域中得到了广泛应用，如物流、搜索与救援、监测等。针对多无人机系统中的路径规划问题，本文提出了一种基于模拟退火算法（Simulated Annealing）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization）的综合优化方法。该方法通过模拟退火算法进行全局搜索，再通过粒子群算法进行局部优化，以得到最优的路径规划方案。同时，我们还提供了使用Matlab实现的源代码，方便读者进行实际应用和进一步研究。

1. 问题描述
   在多无人机系统中，路径规划是一个关键的问题。给定一组起始点和目标点，我们需要找到一条最优路径，使得所有无人机能够高效地到达各自的目标点，并且避免与其他无人机的碰撞。

2. 模拟退火算法
   模拟退火算法是一种基于概率的全局优化算法，它模拟了固体物质退火过程中的原子运动规律。在路径规划问题中，我们可以将每个无人机的路径看作一个固体，通过模拟退火算法进行全局搜索，以找到一个较好的初始路径。

以下是使用Matlab实现的模拟退火算法的源代码：

function [bestPath, bestCost] =