一、成长优化算法GO

成长优化算法（Growth Optimizer，GO）由Qingke Zhang等人于2023年提出，该算法的设计灵感来源于个人在成长过程中的学习和反思机制。学习是个人通过从外部世界获取知识而成长的过程，反思是检查个体自身不足，调整个体学习策略，帮助个体成长的过程。

参考文献：

Qingke Zhang, Hao Gao, Zhi-Hui Zhan, Junqing Li, Huaxiang Zhang,Growth Optimizer: A powerful metaheuristic algorithm for solving continuous and discrete global optimization problems,Knowledge-Based Systems,261,2023

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、成长优化算法GO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=300;%最大迭代次数(可以自己修改)
[bestX5,fMin5,ConvergenceCurve5] = GO(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'
%% 保存各算法的目标函数值及收敛曲线
save fMin5 fMin5
save ConvergenceCurve5 ConvergenceCurve5
save cost cost
%% 计算航迹坐标
BestPosition5 = SphericalToCart(bestX5);

部分结果

四、完整MATLAB代码