一、无人机模型简介：

单个无人机三维路径规划问题及其建模_IT猿手的博客-CSDN博客

参考文献：

[1]胡观凯,钟建华,李永正,黎万洪.基于IPSO-GA算法的无人机三维路径规划[J].现代电子技术,2023,46(07):115-120

二、高尔夫优化算法GOA简介

高尔夫优化算法（Golf Optimization Algorithm，GOA）由Montazeri Z等人于2023年提出，该算法模拟高尔夫运动过程中的球员击打高尔夫所采取的战术策略，能够有效平衡全局搜索和局部搜索的能力。

多目标优化算法：基于非支配排序的高尔夫优化算法（NSGOA）MATLAB-CSDN博客

参考文献：

[1] Montazeri Z, Niknam T, Aghaei J, Malik OP, Dehghani M, Dhiman G. Golf Optimization Algorithm: A New Game-Based Metaheuristic Algorithm and Its Application to Energy Commitment Problem Considering Resilience. Biomimetics. 2023; 8(5):386. Biomimetics | Free Full-Text | Golf Optimization Algorithm: A New Game-Based Metaheuristic Algorithm and Its Application to Energy Commitment Problem Considering Resilience

三、高尔夫优化算法GOA求解无人机路径规划

（1）部分代码

close all
clear  
clc
addpath('./Algorithm/')%添加算法路径
warning off;
%% 三维路径规划模型定义
global startPos goalPos N
N=2;%待优化点的个数(可以修改)
startPos = [10, 10, 80]; %起点(可以修改)
goalPos = [80, 90, 150]; %终点(可以修改)
SearchAgents_no=30; % 种群大小(可以修改)
Function_name='F1'; %F1:随机产生地图 F2：导入固定地图
Max_iteration=50; %最大迭代次数(可以修改)
% Load details of the selected benchmark function
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);
[Best_score,Best_pos,curve]=GOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%算法优化求解
AlgorithmName='GOA';%算法名字
figure
semilogy(curve,'Color','r','linewidth',3)
xlabel('迭代次数');
ylabel('飞行路径长度');
legend(AlgorithmName)
display(['算法得到的最优适应度: ', num2str(Best_score)]); 
Position=[Best_pos(1:dim/3); Best_pos(1+dim/3:2*(dim/3)); Best_pos(1+(2*dim/3):end)]'; %优化点的XYZ坐标（每一行是一个点）
plotFigure(Best_pos,AlgorithmName)%画最优路径

（2）部分结果

无人机飞行路径坐标：

   1.0000000e+01   1.0000000e+01   8.0000000e+011.0417311e+01   1.0992468e+01   8.0871352e+011.0811152e+01   1.1890804e+01   8.1671955e+011.1182905e+01   1.2698696e+01   8.2404581e+011.1533953e+01   1.3419832e+01   8.3072000e+011.1865679e+01   1.4057899e+01   8.3676983e+011.2179465e+01   1.4616585e+01   8.4222303e+011.2476695e+01   1.5099577e+01   8.4710729e+011.2758750e+01   1.5510564e+01   8.5145034e+011.3027014e+01   1.5853232e+01   8.5527987e+011.3282869e+01   1.6131270e+01   8.5862361e+011.3527699e+01   1.6348365e+01   8.6150927e+011.3762885e+01   1.6508205e+01   8.6396455e+011.3989810e+01   1.6614477e+01   8.6601717e+011.4209859e+01   1.6670869e+01   8.6769485e+011.4424412e+01   1.6681069e+01   8.6902528e+011.4634852e+01   1.6648764e+01   8.7003619e+011.4842564e+01   1.6577642e+01   8.7075528e+011.5048928e+01   1.6471390e+01   8.7121027e+011.5255329e+01   1.6333697e+01   8.7142887e+011.5463148e+01   1.6168249e+01   8.7143879e+011.5673768e+01   1.5978735e+01   8.7126774e+011.5888573e+01   1.5768842e+01   8.7094344e+011.6108944e+01   1.5542258e+01   8.7049358e+011.6336265e+01   1.5302670e+01   8.6994590e+011.6571919e+01   1.5053766e+01   8.6932809e+011.6817287e+01   1.4799234e+01   8.6866787e+011.7073754e+01   1.4542761e+01   8.6799295e+011.7342700e+01   1.4288035e+01   8.6733105e+011.7625510e+01   1.4038744e+01   8.6670987e+011.7923566e+01   1.3798574e+01   8.6615712e+011.8238251e+01   1.3571215e+01   8.6570052e+011.8570947e+01   1.3360353e+01   8.6536778e+011.8923037e+01   1.3169676e+01   8.6518661e+011.9295905e+01   1.3002872e+01   8.6518473e+011.9690931e+01   1.2863628e+01   8.6538983e+012.0109501e+01   1.2755633e+01   8.6582965e+012.0552995e+01   1.2682572e+01   8.6653187e+012.1022797e+01   1.2648136e+01   8.6752423e+012.1520290e+01   1.2656010e+01   8.6883443e+012.2046856e+01   1.2709882e+01   8.7049018e+012.2603878e+01   1.2813441e+01   8.7251919e+012.3192738e+01   1.2970374e+01   8.7494917e+012.3814821e+01   1.3184368e+01   8.7780785e+012.4471507e+01   1.3459111e+01   8.8112292e+012.5164180e+01   1.3798291e+01   8.8492210e+012.5894223e+01   1.4205596e+01   8.8923310e+012.6663019e+01   1.4684712e+01   8.9408363e+012.7471949e+01   1.5239328e+01   8.9950141e+012.8322398e+01   1.5873132e+01   9.0551414e+012.9215747e+01   1.6589810e+01   9.1214954e+013.0153379e+01   1.7393051e+01   9.1943532e+013.1136677e+01   1.8286542e+01   9.2739919e+013.2167025e+01   1.9273971e+01   9.3606886e+013.3245803e+01   2.0359025e+01   9.4547205e+013.4374396e+01   2.1545392e+01   9.5563646e+013.5554186e+01   2.2836761e+01   9.6658981e+013.6786556e+01   2.4236817e+01   9.7835980e+013.8072888e+01   2.5749250e+01   9.9097416e+013.9414565e+01   2.7377746e+01   1.0044606e+024.0812970e+01   2.9125994e+01   1.0188468e+024.2269486e+01   3.0997680e+01   1.0341605e+024.3785495e+01   3.2996493e+01   1.0504294e+024.5362380e+01   3.5126120e+01   1.0676812e+024.7001524e+01   3.7390250e+01   1.0859437e+024.8704310e+01   3.9792568e+01   1.1052445e+025.0472120e+01   4.2336764e+01   1.1256114e+025.2306336e+01   4.5026524e+01   1.1470720e+025.4208343e+01   4.7865537e+01   1.1696541e+025.6179522e+01   5.0857490e+01   1.1933853e+025.8221256e+01   5.4006070e+01   1.2182935e+026.0334929e+01   5.7314966e+01   1.2444063e+026.2521922e+01   6.0787865e+01   1.2717514e+026.4783618e+01   6.4428454e+01   1.3003566e+026.7121400e+01   6.8240422e+01   1.3302495e+026.9536652e+01   7.2227455e+01   1.3614578e+027.2030754e+01   7.6393242e+01   1.3940093e+027.4605092e+01   8.0741470e+01   1.4279317e+027.7261046e+01   8.5275827e+01   1.4632527e+028.0000000e+01   9.0000000e+01   1.5000000e+02

四、完整MATLAB代码