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、Tiki-taka算法（TTA）简介

极致攻守算法（Tiki-Taka Algorithm，TTA）由Mohd Fadzil Faisae Ab. Rashid于2020年提出，该算法受tiki-taka 足球风格的短传、球员定位和保持控球的特点所启发。其旨在控制控球权并利用其战术优势击败对手，TTA算法新颖高效。单目标应用：Tiki-taka算法（TTA）求解太阳能光伏模型MATLAB_IT猿手的博客-CSDN博客

参考文献：

[1]Ab. Rashid, M.F.F. (2021), "Tiki-taka algorithm: a novel metaheuristic inspired by football playing style", Engineering Computations, Vol. 38 No. 1, pp. 313-343. Tiki-taka algorithm: a novel metaheuristic inspired by football playing style | Emerald Insight

[2]Zamli, Kamal Z , Kader, et al. Selective chaotic maps Tiki-Taka algorithm for the S-box generation and optimization. 

三、TTA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='F2'; %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]=TTA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%算法优化求解
AlgorithmName='TTA';%算法名字
figure
semilogy(curve,'Color','g','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+011.0564074e+01   1.0627730e+01   8.0798930e+011.1087311e+01   1.1173012e+01   8.1542587e+011.1571621e+01   1.1639444e+01   8.2233212e+011.2018920e+01   1.2030621e+01   8.2873045e+011.2431118e+01   1.2350141e+01   8.3464328e+011.2810129e+01   1.2601600e+01   8.4009300e+011.3157866e+01   1.2788595e+01   8.4510202e+011.3476242e+01   1.2914723e+01   8.4969274e+011.3767169e+01   1.2983581e+01   8.5388758e+011.4032560e+01   1.2998766e+01   8.5770893e+011.4274328e+01   1.2963874e+01   8.6117921e+011.4494385e+01   1.2882502e+01   8.6432081e+011.4694645e+01   1.2758247e+01   8.6715614e+011.4877020e+01   1.2594706e+01   8.6970762e+011.5043423e+01   1.2395476e+01   8.7199763e+011.5195767e+01   1.2164153e+01   8.7404860e+011.5335964e+01   1.1904333e+01   8.7588292e+011.5465927e+01   1.1619615e+01   8.7752300e+011.5587570e+01   1.1313595e+01   8.7899124e+011.5702804e+01   1.0989869e+01   8.8031006e+011.5813543e+01   1.0652034e+01   8.8150185e+011.5921699e+01   1.0303688e+01   8.8258902e+011.6029186e+01   9.9484265e+00   8.8359398e+011.6137915e+01   9.5898466e+00   8.8453913e+011.6249800e+01   9.2315453e+00   8.8544688e+011.6366754e+01   8.8771192e+00   8.8633963e+011.6490689e+01   8.5301653e+00   8.8723979e+011.6623518e+01   8.1942802e+00   8.8816977e+011.6767153e+01   7.8730608e+00   8.8915196e+011.6923509e+01   7.5701039e+00   8.9020877e+011.7094497e+01   7.2890062e+00   8.9136262e+011.7282029e+01   7.0333646e+00   8.9263590e+011.7488020e+01   6.8067759e+00   8.9405102e+011.7714382e+01   6.6128368e+00   8.9563039e+011.7963027e+01   6.4551442e+00   8.9739641e+011.8235868e+01   6.3372948e+00   8.9937149e+011.8534818e+01   6.2628854e+00   9.0157803e+011.8861790e+01   6.2355129e+00   9.0403843e+011.9218697e+01   6.2587740e+00   9.0677511e+011.9607451e+01   6.3362656e+00   9.0981047e+012.0029965e+01   6.4715843e+00   9.1316691e+012.0488152e+01   6.6683271e+00   9.1686684e+012.0983925e+01   6.9300906e+00   9.2093266e+012.1519196e+01   7.2604718e+00   9.2538679e+012.2095879e+01   7.6630674e+00   9.3025162e+012.2715885e+01   8.1414742e+00   9.3554956e+012.3381129e+01   8.6992889e+00   9.4130302e+012.4093522e+01   9.3401084e+00   9.4753439e+012.4854977e+01   1.0067530e+01   9.5426610e+012.5667407e+01   1.0885149e+01   9.6152054e+012.6532726e+01   1.1796564e+01   9.6932011e+012.7452845e+01   1.2805370e+01   9.7768723e+012.8429677e+01   1.3915166e+01   9.8664430e+012.9465136e+01   1.5129547e+01   9.9621372e+013.0561133e+01   1.6452110e+01   1.0064179e+023.1719583e+01   1.7886452e+01   1.0172792e+023.2942397e+01   1.9436171e+01   1.0288202e+023.4231488e+01   2.1104862e+01   1.0410630e+023.5588770e+01   2.2896122e+01   1.0540303e+023.7016154e+01   2.4813549e+01   1.0677444e+023.8515554e+01   2.6860739e+01   1.0822276e+024.0088883e+01   2.9041289e+01   1.0975025e+024.1738052e+01   3.1358796e+01   1.1135913e+024.3464976e+01   3.3816856e+01   1.1305166e+024.5271567e+01   3.6419067e+01   1.1483006e+024.7159737e+01   3.9169024e+01   1.1669659e+024.9131399e+01   4.2070326e+01   1.1865348e+025.1188466e+01   4.5126568e+01   1.2070298e+025.3332852e+01   4.8341348e+01   1.2284732e+025.5566468e+01   5.1718261e+01   1.2508874e+025.7891227e+01   5.5260906e+01   1.2742948e+026.0309043e+01   5.8972879e+01   1.2987179e+026.2821828e+01   6.2857777e+01   1.3241791e+026.5431494e+01   6.6919196e+01   1.3507007e+026.8139955e+01   7.1160733e+01   1.3783052e+027.0949123e+01   7.5585985e+01   1.4070150e+027.3860912e+01   8.0198549e+01   1.4368525e+027.6877233e+01   8.5002022e+01   1.4678400e+028.0000000e+01   9.0000000e+01   1.5000000e+02

四、完整MATLAB代码