（四）Tiki-taka算法（TTA）求解无人机三维路径规划研究（MATLAB）

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+011.1038557e+01   1.2396654e+01   7.9835160e+011.2060154e+01   1.4689974e+01   7.9703710e+011.3065298e+01   1.6882604e+01   7.9605399e+011.4054500e+01   1.8977186e+01   7.9539976e+011.5028266e+01   2.0976364e+01   7.9507189e+011.5987105e+01   2.2882782e+01   7.9506789e+011.6931527e+01   2.4699083e+01   7.9538522e+011.7862038e+01   2.6427910e+01   7.9602140e+011.8779149e+01   2.8071906e+01   7.9697390e+011.9683367e+01   2.9633716e+01   7.9824022e+012.0575201e+01   3.1115982e+01   7.9981784e+012.1455159e+01   3.2521348e+01   8.0170425e+012.2323749e+01   3.3852458e+01   8.0389696e+012.3181481e+01   3.5111953e+01   8.0639343e+012.4028863e+01   3.6302479e+01   8.0919117e+012.4866402e+01   3.7426679e+01   8.1228766e+012.5694608e+01   3.8487195e+01   8.1568040e+012.6513989e+01   3.9486671e+01   8.1936686e+012.7325054e+01   4.0427751e+01   8.2334455e+012.8128311e+01   4.1313077e+01   8.2761096e+012.8924268e+01   4.2145294e+01   8.3216356e+012.9713434e+01   4.2927045e+01   8.3699985e+013.0496317e+01   4.3660973e+01   8.4211733e+013.1273427e+01   4.4349722e+01   8.4751347e+013.2045270e+01   4.4995934e+01   8.5318578e+013.2812356e+01   4.5602253e+01   8.5913173e+013.3575194e+01   4.6171324e+01   8.6534883e+013.4334291e+01   4.6705788e+01   8.7183455e+013.5090157e+01   4.7208290e+01   8.7858639e+013.5843299e+01   4.7681472e+01   8.8560184e+013.6594226e+01   4.8127979e+01   8.9287839e+013.7343447e+01   4.8550453e+01   9.0041352e+013.8091470e+01   4.8951539e+01   9.0820473e+013.8838803e+01   4.9333879e+01   9.1624951e+013.9585956e+01   4.9700116e+01   9.2454534e+014.0333436e+01   5.0052895e+01   9.3308972e+014.1081751e+01   5.0394858e+01   9.4188014e+014.1831412e+01   5.0728649e+01   9.5091408e+014.2582925e+01   5.1056912e+01   9.6018903e+014.3336799e+01   5.1382289e+01   9.6970249e+014.4093543e+01   5.1707425e+01   9.7945194e+014.4853666e+01   5.2034961e+01   9.8943488e+014.5617675e+01   5.2367543e+01   9.9964879e+014.6386079e+01   5.2707813e+01   1.0100912e+024.7159387e+01   5.3058415e+01   1.0207595e+024.7938107e+01   5.3421991e+01   1.0316512e+024.8722748e+01   5.3801187e+01   1.0427639e+024.9513818e+01   5.4198643e+01   1.0540951e+025.0311825e+01   5.4617006e+01   1.0656421e+025.1117279e+01   5.5058916e+01   1.0774025e+025.1930687e+01   5.5527019e+01   1.0893738e+025.2752557e+01   5.6023957e+01   1.1015535e+025.3583399e+01   5.6552374e+01   1.1139391e+025.4423722e+01   5.7114913e+01   1.1265280e+025.5274032e+01   5.7714218e+01   1.1393178e+025.6134839e+01   5.8352931e+01   1.1523059e+025.7006652e+01   5.9033697e+01   1.1654899e+025.7889978e+01   5.9759159e+01   1.1788671e+025.8785326e+01   6.0531959e+01   1.1924352e+025.9693205e+01   6.1354742e+01   1.2061916e+026.0614124e+01   6.2230151e+01   1.2201337e+026.1548590e+01   6.3160830e+01   1.2342591e+026.2497112e+01   6.4149421e+01   1.2485653e+026.3460198e+01   6.5198567e+01   1.2630498e+026.4438358e+01   6.6310914e+01   1.2777100e+026.5432099e+01   6.7489103e+01   1.2925434e+026.6441930e+01   6.8735778e+01   1.3075475e+026.7468359e+01   7.0053583e+01   1.3227199e+026.8511895e+01   7.1445161e+01   1.3380580e+026.9573047e+01   7.2913156e+01   1.3535592e+027.0652322e+01   7.4460210e+01   1.3692212e+027.1750230e+01   7.6088967e+01   1.3850413e+027.2867279e+01   7.7802071e+01   1.4010170e+027.4003977e+01   7.9602164e+01   1.4171460e+027.5160832e+01   8.1491891e+01   1.4334255e+027.6338354e+01   8.3473895e+01   1.4498532e+027.7537050e+01   8.5550819e+01   1.4664265e+027.8757429e+01   8.7725306e+01   1.4831430e+028.0000000e+01   9.0000000e+01   1.5000000e+02