基于河马优化算法（Hippopotamus optimization algorithm，HO）的无人机三维路径规划

本文主要是介绍基于河马优化算法（Hippopotamus optimization algorithm，HO）的无人机三维路径规划，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！

一、无人机路径规划模型介绍

二、算法介绍

河马优化算法（Hippopotamus optimization algorithm，HO）由Amiri等人于2024年提出，该算法模拟了河马在河流或池塘中的位置更新、针对捕食者的防御策略以及规避方法。2024最新算法：河马优化算法（HO）求解23个基准函数_hippopotamus optimization algorithm: a novel natur-CSDN博客

参考文献：

[1]Amiri, Mohammad Hussein, et al. “Hippopotamus Optimization Algorithm: a Novel Nature-Inspired Optimization Algorithm.” Scientific Reports, vol. 14, no. 1, Springer Science and Business Media LLC, Feb. 2024, doi:10.1038/s41598-024-54910-3.

close all
clear
clc
dbstop if all error
warning ('off')
global model
model = CreateModel(); % 创建模型
F='F1';
[Xmin,Xmax,dim,fobj] = fun_info(F);%获取函数信息
pop=100;%种群大小(可以自己修改)
maxgen=100;%最大迭代次数(可以自己修改)
[fMin5,bestX5,ConvergenceCurve5] = HO(pop, maxgen,Xmin,Xmax,dim,fobj);
cost=MyCost(bestX5,2);%'路径成本','威胁成本','高度成本','转角成本'
%% 计算航迹坐标
BestPosition5 = SphericalToCart(bestX5);
%% 保存各算法的目标函数值及收敛曲线
save fMin5 fMin5
save ConvergenceCurve5 ConvergenceCurve5
save cost cost
%% 保存航迹坐标
save BestPosition5 BestPosition5