在无人机三维路径规划的研究领域，高维多目标优化算法是一个重要的研究方向。这种算法能够同时考虑多个目标，如航迹距离、威胁代价、能耗代价以及多无人机协同性能等，以实现无人机路径的最优规划。

无人机路径规划算法的研究进展表明，未来的无人机路径规划算法将更加注重实时性、高效性和智能化，并且会针对不同的任务和应用场景研究相应的多无人机协同路径规划方法。这些算法在自动化、机器人、航空航天、交通运输等领域具有重要意义，并且是计算几何、优化算法、人工智能等不同领域交叉的产物。

在具体的研究中，有研究者提出了基于高维多目标优化的多无人机协同航迹规划模型，该模型可以同时优化多无人机航迹距离代价、多无人机航迹威胁代价、多无人机航迹能耗代价以及多无人机协同性能。为了提高算法性能，

此外，研究者设计了多无人机协同航迹规划模型，该模型包括航迹代价模型和多无人机空间协同模型。航迹代价模型涵盖了航迹距离代价、航迹威胁代价和航迹能耗代价。空间协同指标则通过最小化多无人机间的欧氏距离来增强任务执行的安全性。

在实际应用中，这些研究成果可以帮助无人机在执行任务时避开威胁区域，减少能耗，并提高多无人机协同执行任务的效率和安全性。通过这些先进的算法和模型，无人机路径规划的研究正在朝着更加智能化和实用化的方向发展。

dummy_output = CostFunction(struct('x', ones(1, model.n), 'y', ones(1, model.n), 'z', ones(1, model.n)));
nObj = numel(dummy_output);                   % Determine the number of objectives

MaxIt = 300;          % Maximum Number of Iterations

nPop = 100;           % Population Size (Swarm Size)
        
nRep = 50;            % Repository Size

w = 1;                % Inertia Weight
wdamp = 0.98;         % Inertia Weight Damping Ratio
c1 = 1.5;             % Personal Learning Coefficient
c2 = 1.5;             % Global Learning Coefficient

nGrid = 5;            % Number of Grids per Dimension
alpha = 0.1;          % Inflation Rate

beta = 2;             % Leader Selection Pressure
gamma = 2;            % Deletion Selection Pressure

mu = 0.5;             % Mutation Rate
delta = 20;           % delta = num(rep)/10

%% Initialization
% Create Empty Particle Structure
empty_particle.Position=[];
empty_particle.Velocity=[];
empty_particle.Cost=[];
empty_particle.Best.Position=[];
empty_particle.Best.Cost=[];
empty_particle.IsDominated = [];
empty_particle.GridIndex = [];
empty_particle.GridSubIndex = [];

参考文献：
[1]T.N. Duong, D.-N. Bui, M.D. Phung. Navigation Variable-based Multi-objective Particle Swarm Optimization for UAV Path Planning with Kinematic Constraints

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/142445408