用R语言解决飞机巡航问题，目标的经维度数据如下，[53.7121 15.3046 51.1758 0.0322 46.3253 28.2753 30.3313 6.9348 56.5432 21.4188 ]

飞机巡航问题可以用数学模型来解决，其中需要用到经纬度之间的距离计算公式和最优路径求解算法。

首先，将目标的经纬度数据转化为坐标系中的点，如下所示：

targets <- matrix(c(53.7121, 15.3046, 51.1758, 0.0322, 46.3253, 28.2753, 30.3313, 6.9348, 56.5432, 21.4188), ncol = 2, byrow = TRUE)

接下来，可以使用 haversine 公式来计算两个经纬度之间的距离：

haversine <- function(lat1, lon1, lat2, lon2) {
  R <- 6371 # 地球半径，单位为 km
  dLat <- (lat2 - lat1) * pi / 180
  dLon <- (lon2 - lon1) * pi / 180
  a <- sin(dLat/2) * sin(dLat/2) + cos(lat1 * pi / 180) * cos(lat2 * pi / 180) * sin(dLon/2) * sin(dLon/2)
  c <- 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a))
  d <- R * c
  return(d)
}

# 计算目标点之间的距离矩阵
n <- nrow(targets)
dist_mat <- matrix(0, n, n)
for (i in 1:n) {
  for (j in 1:n) {
    if (i != j) {
      dist_mat[i,j] <- haversine(targets[i,1], targets[i,2], targets[j,1], targets[j,2])
    }
  }
}

接下来，使用 TSP（Traveling Salesman Problem，旅行商问题）算法来求解最优路径。TSP 算法的目标是要找到一条路径，使得经过每一个点恰好一次，且总距离最小。

在 R 语言中，可以使用 TSP 包来实现 TSP 算法：

library(TSP)
tour <- solve_TSP(dist_mat)
optimal_path <- targets[tour,]

最后，将最优路径可视化出来：

library(ggplot2)
ggplot() + geom_path(aes(x = optimal_path[,2], y = optimal_path[,1])) + geom_point(aes(x = targets[,2], y = targets[,1]), color = "red", size = 3)

这样，我们就可以得到飞机巡航的最优路径了。