[25年7月算法]基于杜鹃鲶鱼算法CCO求解无人机集群路径规划
摘要：该文介绍了一种基于杜鹃鲶鱼优化算法(CCO)的无人机集群路径规划Matlab代码。模型采用5架无人机协同飞行，通过最小化路径距离、威胁规避、高度保持及转弯角度四项综合成本进行优化。算法由Wang等人于2025年发表在SCI一区期刊，代码提供中文注释和三维地形数据，执行main函数即可完成规划与可视化。文章包含代码简介、运行结果展示和获取方式。(150字)
目录
1、代码简介
[25年7月算法]基于杜鹃鲶鱼算法CCO求解无人机集群路径规划 Matlab
1. 本模型采用5架无人机构成协同飞行集群，基于杜鹃鲶鱼优化算法（CCO）进行多机路径联合规划。每架无人机的综合成本由四部分构成：路径距离成本、威胁规避成本、高度保持成本及转弯角度成本。系统以五架无人机路径序列为决策向量，以集群总成本最小化为优化目标，通过群体智能算法自主搜索最优路径组合。
2.杜鹃鲶鱼优化算法(Cuckoo catfish optimizer, CCO)是一种新颖的元启发式算法，该成果由Tian-Lei Wang等人于2025年7月发表在SCI一区期刊《Artificial Intelligence Review》上！也可定制改进各类优化算法
3. 配套提供标准化三维地形数据集，代码采用中文注释与结构化设计，逻辑清晰易懂。只需执行main函数即可自动完成算法迭代、路径规划及结果可视化全过程。
4. 代码可正常运行，不讲解，注释清晰。
2、代码运行结果展示
3、代码获取
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