使用差分进化算法进行无人机轨迹，编写matlab

以下是使用差分进化算法进行无人机轨迹的MATLAB代码：

% 定义目标函数，输入为一维数组x，输出为目标函数值
function y = fitness(x)
% 将数组x转换为二维坐标矩阵
n = length(x);
pos = zeros(n/2, 2);
for i = 1:n/2
pos(i, :) = [x(2*i-1), x(2*i)];
end

% 计算无人机轨迹长度作为目标函数值
y = 0;
for i = 1:n/2-1
y = y + norm(pos(i+1,:)-pos(i,:));
end
end

% 主程序
% 定义问题参数
n = 20; % 无人机移动点数
lb = -10; % 坐标范围下限
ub = 10; % 坐标范围上限

% 初始化种群
pop_size = 50; % 种群大小
pop = lb + (ub-lb)*rand(pop_size, n);

% 进化过程
max_gen = 100; % 进化代数
f_best = Inf; % 最佳目标函数值
x_best = zeros(1, n); % 最佳个体
for i = 1:max_gen
% 计算种群中每个个体的适应度
f = zeros(pop_size, 1);
for j = 1:pop_size
f(j) = fitness(pop(j,:));
end

% 记录最佳个体
[f_min, idx] = min(f);
if f_min < f_best
f_best = f_min;
x_best = pop(idx,:);
end

% 选择操作
p = 0.9; % 每次选择的概率
new_pop = zeros(pop_size, n);
for j = 1:pop_size
r = rand();
if r < p
% 选择当前个体
new_pop(j,:) = pop(j,:);
else
% 选择另外两个个体进行变异和交叉操作
idx = randperm(pop_size, 2);
x1 = pop(idx(1),:);
x2 = pop(idx(2),:);
x3 = pop(j,:);
% 变异操作
F = 0.5; % 缩放因子
v = x1 + F*(x2 - x3);
% 交叉操作
CR = 0.8; % 交叉概率
j_rand = randi(n);
u = zeros(1, n);
for k = 1:n
if rand() < CR || k == j_rand
u(k) = v(k);
else
u(k) = pop(j,k);
end
end
new_pop(j,:) = u;
end
end

% 更新种群
pop = new_pop;
end

% 显示结果
disp(['最短路径长度：', num2str(f_best)]);
disp(['最短路径经过的点：', num2str(x_best)]);
pos = zeros(n/2, 2);
for i = 1:n/2
pos(i, :) = [x_best(2*i-1), x_best(2*i)];
end
plot(pos(:,1), pos(:,2), '-o');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('无人机轨迹');