融合 PSO 的改进鲸鱼优化算法（PSO‑ImWOA）无人机三维航迹规划研究（Python代码实现）

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run_experiment(terrain_id, complexity, n_pop30, max_iter500, n_waypoints8): env Environment(terrain_idterrain_id, complexitycomplexity) print(f Running PSO-ImWOA ...) xb_imwoa, fb_imwoa, h_imwoa pso_imwoa(env, n_popn_pop, n_waypointsn_waypoints, max_itermax_iter) print(f Running WOA ...) xb_woa, fb_woa, h_woa woa (env, n_popn_pop, n_waypointsn_waypoints, max_itermax_iter) print(f Running PSO ...) xb_pso, fb_pso, h_pso pso (env, n_popn_pop, n_waypointsn_waypoints, max_itermax_iter) print(f Running GWO ...) xb_gwo, fb_gwo, h_gwo gwo (env, n_popn_pop, n_waypointsn_waypoints, max_itermax_iter) paths { PSO-ImWOA: decode_path(xb_imwoa, env, n_waypoints), PSO: decode_path(xb_pso, env, n_waypoints), GWO: decode_path(xb_gwo, env, n_waypoints), WOA: decode_path(xb_woa, env, n_waypoints), } histories { PSO-ImWOA: h_imwoa, PSO: h_pso, GWO: h_gwo, WOA: h_woa, } return env, paths, histories第三部分——参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。(文章内容仅供参考具体效果以运行结果为准)[1]刘二林,王梦桥.基于改进鲸鱼优化算法的无人机三维航迹规划[J].传感器与微系统,2026,45(04):162-166.第四部分——本文完整资源下载资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python|数据|文档等完整资源获取