一、哈里斯鹰优化算法HHO

哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks Optimization,HHO)是Heidari等于2019年提出的一种群体优化算法，该算法模拟哈里斯鹰（美国亚利桑那州南部的猛禽）的捕食行为，哈里斯鹰优化算法主要包括种群初始化、搜索阶段和围捕阶段，而围捕阶段又分为盘旋围捕、强势突袭、盘旋围捕与渐进俯冲攻击、强势突袭与渐进俯冲攻击四种策略。

哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks Optimization,HHO)

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、哈里斯鹰优化算法HHO求解无人机路径规划

无人机三维路径规划：哈里斯鹰优化算法HHO提供MATLAB代码 - 知乎 (zhihu.com)

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完整MATLAB code link: https://mbd.pub/o/bread/ZJiamZ9w

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] = HHO(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(best;X5)

四、完整MATLAB代码