路径优化算法 | 基于白鹭群算法ESOA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划附Matlab代码

白鹭群算法（Egret Swarm Optimization Algorithm, ESOA）是一种模拟白鹭群体行为的优化算法，适用于解决复杂优化问题。在无人机避障三维航迹规划问题中，考虑复杂城市地形、障碍物、威胁区域以及飞行约束条件（如高度限制、转角限制等）是非常重要的。下面是一个简化的步骤概述和Matlab代码框架，用于指导你如何开始实现基于ESOA的无人机避障三维航迹规划。

步骤概述
初始化：定义无人机的起始位置和目标位置，以及复杂城市地形的相关信息（如地形高度图、障碍物位置等）。初始化ESOA算法的相关参数（如白鹭数量、迭代次数等）。

适应度函数：定义一个适应度函数，该函数根据航迹的总长度、飞行高度、与障碍物的距离、转角成本等因素来计算航迹的总成本。

白鹭群算法：

构建初始白鹭群：在搜索空间内随机生成初始白鹭群。
迭代优化：模拟白鹭的飞行和觅食行为，通过信息共享和局部搜索来寻找最优航迹。
更新最优解：在迭代过程中记录并更新最优航迹。
航迹输出：输出最优航迹及其相关成本信息。

% 初始化参数  
start_position = [x_start, y_start, z_start]
1