一、淘金优化算法GRO

淘金优化算法（Gold rush optimizer，GRO）由Kamran Zolf于2023年提出，其灵感来自淘金热，模拟淘金者进行黄金勘探行为。

参考文献： K. Zolfi. Gold rush optimizer: A new population-based metaheuristic algorithm. Operations Research and Decisions 2023: 33(1), 113-150. DOI 10.37190/ord230108

二、无人机模型

无人机三维航迹规划_无人机航迹规划_IT猿手的博客-CSDN博客

参考文献：

[1]吕石磊,范仁杰,李震,陈嘉鸿,谢家兴.基于改进蝙蝠算法和圆柱坐标系的农业无人机航迹规划[J/OL].农业机械学报:1-19

[2]褚宏悦,易军凯.无人机安全路径规划的混沌粒子群优化研究[J/OL].控制工程:1-8

[3]MD Phung, Ha Q P . Safety-enhanced UAV Path Planning with Spherical Vector-based Particle Swarm Optimization: arXiv, 10.1016/j.asoc.2021.107376[P]. 2021.

[4]陈明强,李奇峰,冯树娟等.基于改进粒子群算法的无人机三维航迹规划[J].无线电工程,2023,53(02):394-400.

[5]徐建新,孙纬,马超.基于改进粒子群算法的无人机三维路径规划[J/OL].电光与控制:1-10

三、淘金优化算法GRO求解无人机路径规划

close all
clear
clc
dbstop if all error
warning ('off')
global model
model = CreateModel(); % 创建模型
F='F1';
[Xmin,Xmax,dim,fobj] = fun_info(F);%获取函数信息
pop=100;%种群大小(可以自己修改)
maxgen=100;%最大迭代次数(可以自己修改)
[fMin5,bestX5,ConvergenceCurve5] = GRO(pop, maxgen,Xmin,Xmax,dim,fobj);
cost=MyCost(bestX5,2);%'路径成本','威胁成本','高度成本','转角成本'

部分结果：

四、参考代码