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启发式遗传算法三维无人机路径规划 Python 多算法对比｜免费代码
基于启发式初始化的遗传算法实现三维地形无人机路径规划，包含GA、PSO、ABC、DA四种算法全面对比，支持障碍物规避、路径平滑优化和多场景测试。
项目说明
功能特性
- 启发式遗传算法：使用直线路径启发式初始化，显著加速收敛
- 多算法对比：经典GA、PSO、ABC、DA算法完整实现
- 三维地形建模：基于peaks函数的复杂地形环境
- 障碍物规避：支持多个圆形禁飞区设置
- 路径优化：包含路径长度、地形代价、转弯平滑度优化
- 多场景测试：4种预定义场景验证算法鲁棒性
- 统计分析：30次独立运行的完整统计结果和Wilcoxon检验数据
运行环境
Python 3.6+, NumPy, Matplotlib, SciPy
核心文件
- ga_pathfinding.py - 主程序（包含全部算法）
- requirements.txt - 依赖列表
- README.md - 完整使用说明
使用方法
pip install numpy matplotlib scipy
python ga_pathfinding.py适用场景
无人机路径规划研究、优化算法性能对比实验、智能算法课程设计、论文实验数据生成