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基本介绍

路径规划 | 基于改进蝙蝠算法的多无人机路径规划（Matlab）
蝙蝠算法（Bat Algorithm）是一种基于自然界蝙蝠群体行为的启发式优化算法。该算法模拟了蝙蝠在寻找食物时的行为，通过模拟蝙蝠的飞行、觅食和社交等行为，实现了一种高效的全局优化算法。

蝙蝠算法的基本思想是模拟蝙蝠在夜间觅食的过程。在算法中，每只蝙蝠代表一个潜在的解，蝙蝠根据自身当前位置和速度来移动，同时受到其他蝙蝠位置的影响，从而实现全局搜索和局部搜索的平衡。

蝙蝠算法的主要步骤包括：

初始化种群：随机生成一定数量的蝙蝠，并初始化它们的位置和速度。
发现目标：蝙蝠根据当前位置和速度更新自己的位置，并根据适应度函数评估其表现。
跟随最佳蝙蝠：蝙蝠根据当前最优蝙蝠的位置调整自己的位置。
调整频率和距离：蝙蝠根据一定的规则调整自身的频率和移动距离。
更新速度和位置：根据更新的频率和距离，蝙蝠再次更新速度和位置。
重复搜索：重复以上步骤直到满足停止条件。
蝙蝠算法在解决优化问题中具有较好的全局搜索能力和收敛速度，常被应用于函数优化、神经网络训练、无线传感器网络优化等领域。
无人机路径规划是指为无人机制定飞行路线，以便在飞行过程中避开障碍物、优化飞行时间、节约能源等。路径规划通常涉及到飞行任务的各种约束条件，比如风速、气温、空域限制等。

程序设计

• 完整源码和数据私信博主回复基于改进蝙蝠算法的多无人机路径规划（Matlab）

clc;clear;close all;
% Experimental result parameters
% Ll = Path length; Tt = Time; Node = Number of nodes
% All_Iterations = Iterations


for j=1:1:2      % 运行次数
    % 设置参数
    p=0.3;                  % 模板偏差概率
    start_pose =[0,0];      % 起点
    global goal_pose;
    goal_pose = [999,999];  % 目标点
    global step;
    step = 20;              
    global kp;              % 引力系数
    kp=1;
    global p0;              % 斥力最大作用范围
    p0 = 250;
    global krep;            % 斥力系数

参考文献

[1] 基于人工势场结合快速搜索树APF+RRT实现机器人避障规划附matlab代码
[2] 基于蚁群算法求解栅格地图路径规划问题matlab源码含GUI