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+011.1820429e+01   1.0571462e+01   8.1472989e+011.3550647e+01   1.1085750e+01   8.2868815e+011.5193235e+01   1.1545531e+01   8.4189899e+011.6750774e+01   1.1953473e+01   8.5438661e+011.8225847e+01   1.2312246e+01   8.6617520e+011.9621034e+01   1.2624518e+01   8.7728897e+012.0938916e+01   1.2892956e+01   8.8775212e+012.2182075e+01   1.3120229e+01   8.9758885e+012.3353092e+01   1.3309007e+01   9.0682335e+012.4454549e+01   1.3461955e+01   9.1547984e+012.5489026e+01   1.3581745e+01   9.2358249e+012.6459105e+01   1.3671043e+01   9.3115553e+012.7367367e+01   1.3732517e+01   9.3822314e+012.8216394e+01   1.3768838e+01   9.4480953e+012.9008766e+01   1.3782671e+01   9.5093889e+012.9747066e+01   1.3776687e+01   9.5663543e+013.0433874e+01   1.3753553e+01   9.6192335e+013.1071772e+01   1.3715938e+01   9.6682685e+013.1663341e+01   1.3666510e+01   9.7137012e+013.2211163e+01   1.3607937e+01   9.7557737e+013.2717817e+01   1.3542888e+01   9.7947279e+013.3185887e+01   1.3474031e+01   9.8308059e+013.3617953e+01   1.3404034e+01   9.8642497e+013.4016596e+01   1.3335567e+01   9.8953013e+013.4384399e+01   1.3271296e+01   9.9242026e+013.4723941e+01   1.3213891e+01   9.9511956e+013.5037805e+01   1.3166020e+01   9.9765225e+013.5328571e+01   1.3130350e+01   1.0000425e+023.5598821e+01   1.3109552e+01   1.0023145e+023.5851137e+01   1.3106292e+01   1.0044926e+023.6088099e+01   1.3123239e+01   1.0066007e+023.6312289e+01   1.3163062e+01   1.0086633e+023.6526288e+01   1.3228429e+01   1.0107044e+023.6732677e+01   1.3322008e+01   1.0127484e+023.6934038e+01   1.3446468e+01   1.0148193e+023.7132953e+01   1.3604477e+01   1.0169413e+023.7332001e+01   1.3798702e+01   1.0191388e+023.7533765e+01   1.4031814e+01   1.0214358e+023.7740826e+01   1.4306480e+01   1.0238566e+023.7955766e+01   1.4625368e+01   1.0264254e+023.8181164e+01   1.4991146e+01   1.0291663e+023.8419604e+01   1.5406484e+01   1.0321036e+023.8673666e+01   1.5874049e+01   1.0352615e+023.8945931e+01   1.6396509e+01   1.0386642e+023.9238981e+01   1.6976534e+01   1.0423358e+023.9555396e+01   1.7616791e+01   1.0463007e+023.9897759e+01   1.8319949e+01   1.0505829e+024.0268651e+01   1.9088676e+01   1.0552066e+024.0670652e+01   1.9925641e+01   1.0601962e+024.1106345e+01   2.0833511e+01   1.0655757e+024.1578310e+01   2.1814956e+01   1.0713694e+024.2089128e+01   2.2872643e+01   1.0776015e+024.2641382e+01   2.4009241e+01   1.0842961e+024.3237652e+01   2.5227418e+01   1.0914776e+024.3880520e+01   2.6529842e+01   1.0991700e+024.4572567e+01   2.7919183e+01   1.1073975e+024.5316374e+01   2.9398108e+01   1.1161845e+024.6114522e+01   3.0969285e+01   1.1255550e+024.6969593e+01   3.2635383e+01   1.1355333e+024.7884168e+01   3.4399071e+01   1.1461436e+024.8860829e+01   3.6263016e+01   1.1574100e+024.9902156e+01   3.8229887e+01   1.1693569e+025.1010732e+01   4.0302353e+01   1.1820083e+025.2189136e+01   4.2483081e+01   1.1953884e+025.3439952e+01   4.4774740e+01   1.2095216e+025.4765759e+01   4.7179999e+01   1.2244319e+025.6169139e+01   4.9701525e+01   1.2401436e+025.7652674e+01   5.2341987e+01   1.2566809e+025.9218944e+01   5.5104054e+01   1.2740679e+026.0870532e+01   5.7990393e+01   1.2923290e+026.2610017e+01   6.1003674e+01   1.3114882e+026.4439983e+01   6.4146564e+01   1.3315697e+026.6363009e+01   6.7421732e+01   1.3525979e+026.8381678e+01   7.0831846e+01   1.3745968e+027.0498570e+01   7.4379574e+01   1.3975907e+027.2716267e+01   7.8067586e+01   1.4216038e+027.5037350e+01   8.1898548e+01   1.4466602e+027.7464401e+01   8.5875130e+01   1.4727842e+028.0000000e+01   9.0000000e+01   1.5000000e+02

四、完整MATLAB代码