MATLAB
实现基于鯡鱼群算法（
HFA）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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随着无人机技术的飞速发展，无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输等领域的应用日益广泛。无人机的自主飞行能力，尤其是复杂三维空间中的路径规划，成为实现智能化无人系统的核心技术之一。路径规划的目标在于在复杂且动态变化的环境中，找到一条最优或近似最优的路径，使无人机能够避开障碍物、高效完成任务，同时满足飞行安全和能耗最小化等多重约束。传统路径规划算法如A*、Dijkstra虽然理论成熟，但在三维空间和高维状态约束下计算复杂度大、实时性差，难以满足无人机灵活、快速反应的需求。
群智能算法凭借其强大的全局搜索能力和对复杂问题的适应性，逐渐成为无人机路径规划领域的研究热点。鯡鱼群算法（Herring Fish Algorithm, HFA）作为一种新兴的仿生群体智能优化算法，模拟鯡鱼群体的聚集、避敌及觅食行为，具备较强的全局探索与局部开发能力，能够有效避免陷入局部最优解，适用于动态复杂环境下的路 ...