粒子群和遗传算法融合三维路径规划完整matlab代码

以下是一个简单的粒子群和遗传算法融合三维路径规划的 Matlab 代码示例：

% 定义路径规划问题的目标函数
function f = fitness(x)
    % 计算路径长度和碰撞等约束条件
    ...
end

% 粒子群算法初始化
n = 50; % 粒子数量
d = 3; % 搜索空间维度
x = rand(n, d); % 初始化粒子位置
v = rand(n, d); % 初始化粒子速度
pbest = x; % 个体最优位置
gbest = x(1, :); % 全局最优位置
for i = 1:n
    if fitness(x(i, :)) < fitness(gbest)
        gbest = x(i, :);
    end
end

% 遗传算法优化迭代
m = 100; % 迭代次数
for t = 1:m
    % 粒子群算法更新
    w = 0.72; % 惯性权重
    c1 = 1.49; % 个体学习因子
    c2 = 1.49; % 社会学习因子
    for i = 1:n
        v(i, :) = w * v(i, :) + c1 * rand(1, d) .* (pbest(i, :) - x(i, :)) + c2 * rand(1, d) .* (gbest - x(i, :));
        x(i, :) = x(i, :) + v(i, :);
        if fitness(x(i, :)) < fitness(pbest(i, :))
            pbest(i, :) = x(i, :);
        end
        if fitness(pbest(i, :)) < fitness(gbest)
            gbest = pbest(i, :);
        end
    end
    
    % 遗传算法更新
    popsize = 50; % 种群大小
    pc = 0.8; % 交叉概率
    pm = 0.1; % 变异概率
    elite = 1; % 精英个体数量
    pop = pbest;
    for i = 1:(popsize - elite)
        % 选择
        parent1 = pop(randi(n), :);
        parent2 = pop(randi(n), :);
        % 交叉
        if rand() < pc
            child = [parent1(1:d/2), parent2(d/2+1:end)];
        else
            child = parent1;
        end
        % 变异
        if rand() < pm
            child(randi(d)) = rand();
        end
        % 替换
        pop(i+elite, :) = child;
    end
    % 保留精英
    [~, idx] = sort(arrayfun(@fitness, pop));
    pop = [pop(idx(1:elite), :); pop(idx(elite+1:end), :)];
    % 更新全局最优位置
    if fitness(pop(1, :)) < fitness(gbest)
        gbest = pop(1, :);
    end
end

% 输出最优解
disp(['最优解：', num2str(gbest)]);

需要注意的是，上述代码中的目标函数 `fitness` 需要根据具体的问题进行定义和实现。同时，还需要根据实际情况来设置各种算法的参数，例如惯性权重、学习因子、交叉概率、变异概率等。