一、淘金优化算法GRO
淘金优化算法（Gold rush optimizer，GRO）由Kamran Zolf于2023年提出，其灵感来自淘金热，模拟淘金者进行黄金勘探行为。
参考文献： K. Zolfi. Gold rush optimizer: A new population-based metaheuristic algorithm. Operations Research and Decisions 2023: 33(1), 113-150. DOI 10.37190/ord230108
二、无人机模型
无人机三维路径规划是无人机在执行任务过程中的非常关键的环节，无人机三维路径规划的主要目的是在满足任务需求和自主飞行约束的基础上，计算出发点和目标点之间的最佳航路。模型详细介绍如下：
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参考文献：
[1]吕石磊,范仁杰,李震,陈嘉鸿,谢家兴.基于改进蝙蝠算法和圆柱坐标系的农业无人机航迹规划[J].农业机械学报:1-19
[2]褚宏悦,易军凯.无人机安全路径规划的混沌粒子群优化研究[J].控制工程:1-8
[3]MD Phung, Ha Q P . Safety-enhanced UAV Path Planning with Spherical Vector-based Particle Swarm Optimization: arXiv, 10.1016/j.asoc.2021.107376[P]. 2021.
[4]陈明强,李奇峰,冯树娟等.基于改进粒子群算法的无人机三维航迹规划[J].无线电工程,2023,53(02):394-400.
[5]徐建新,孙纬,马超.基于改进粒子群算法的无人机三维路径规划[J].电光与控制:1-10
[6]骆文冠,于小兵.基于强化学习布谷鸟搜索算法的应急无人机路径规划[J].灾害学:1-10
三、淘金优化算法GRO求解无人机集群路径规划
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global model
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model = CreateModel(); % 创建模型
F='F1';
[Xmin,Xmax,dim,fobj] = fun_info(F);%获取函数信息
pop=50;%种群大小(可以自己修改)
maxgen=200;%最大迭代次数(可以自己修改)
[fMin,bestX,ConvergenceCurve] = GRO(pop, maxgen,Xmin,Xmax,dim,fobj);无人机集群路径规划
部分结果：
四、参考代码
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