本文主要是介绍【MATLAB源码-第62期】基于蜣螂优化算法(DBO)的无人机三维地图路径规划，输出最短路径和适应度曲线。，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
操作环境：
MATLAB 2022a
1、算法描述
蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimization, DBO）是一种模拟蜣螂在寻找食物和进行导航的过程的优化算法。蜣螂是一种能够将粪球滚到合适地点的昆虫，它们利用天空中的光线和自身的感知能力来确定方向。这个过程被用作一种优化策略，可以用来解决各种数学和工程问题。下面是蜣螂优化算法的各个步骤的详细描述：
1. 初始化
- 参数设置：设定算法需要的参数，如蜣螂的数量、最大迭代次数、学习因子等。
- 初始解的生成：随机生成一组蜣螂的位置，这些位置代表了潜在的解。
2. 评估
- 适应度计算：根据问题的目标函数，计算每个蜣螂当前位置的适应度值。
3. 寻找最优解
- 个体最优解更新：每个蜣螂根据其历史最优位置和当前位置，更新其个体最优解。
- 全局最优解更新：所有蜣螂中，选择适应度最好的位置作为全局最优解。
4. 更新位置
- 速度和位置更新：根据蜣螂的当前速度、个体最优解和全局最优解，更新蜣螂的速度和位置。这里通常会引入一些随机因素来增加算法的探索能力。
5. 检查边界
- 边界处理：确保蜣螂的新位置在问题定义的可行域内，如果越界则进行调整。
6. 迭代
- 终止条件判断：检查是否满足算法的终止条件，如达到最大迭代次数或解的质量已足够好。
- 返回结果或继续迭代：如果满足终止条件，则输出当前的最优解；如果不满足，返回到步骤2继续迭代。
7. 结果输出
- 输出最优解：将找到的最优解和其对应的适应度值输出。
2、仿真结果演示
3、关键代码展示
略
4、MATLAB 源码获取
V
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