（五）Tiki-taka算法（TTA）求解无人机三维路径规划研究（MATLAB）

本文主要是介绍（五）Tiki-taka算法（TTA）求解无人机三维路径规划研究（MATLAB），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、无人机模型简介：

单个无人机三维路径规划问题及其建模_IT猿手的博客-CSDN博客

参考文献：

[1]胡观凯,钟建华,李永正,黎万洪.基于IPSO-GA算法的无人机三维路径规划[J].现代电子技术,2023,46(07):115-120

二、Tiki-taka算法（TTA）简介

极致攻守算法（Tiki-Taka Algorithm，TTA）由Mohd Fadzil Faisae Ab. Rashid于2020年提出，该算法受tiki-taka 足球风格的短传、球员定位和保持控球的特点所启发。其旨在控制控球权并利用其战术优势击败对手，TTA算法新颖高效。单目标应用：Tiki-taka算法（TTA）求解太阳能光伏模型MATLAB_IT猿手的博客-CSDN博客

参考文献：

[1]Ab. Rashid, M.F.F. (2021), "Tiki-taka algorithm: a novel metaheuristic inspired by football playing style", Engineering Computations, Vol. 38 No. 1, pp. 313-343. Tiki-taka algorithm: a novel metaheuristic inspired by football playing style | Emerald Insight

[2]Zamli, Kamal Z , Kader, et al. Selective chaotic maps Tiki-Taka algorithm for the S-box generation and optimization.

三、TTA求解无人机路径规划

（1）部分代码

close all
clear  
clc
addpath('./Algorithm/')%添加算法路径
warning off;
%% 三维路径规划模型定义
global startPos goalPos N
N=2;%待优化点的个数(可以修改)
startPos = [10, 10, 80]; %起点(可以修改)
goalPos = [80, 90, 150]; %终点(可以修改)
SearchAgents_no=30; % 种群大小(可以修改)
Function_name='F2'; %F1:随机产生地图 F2：导入固定地图
Max_iteration=50; %最大迭代次数(可以修改)
% Load details of the selected benchmark function
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);
[Best_score,Best_pos,curve]=TTA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%算法优化求解
AlgorithmName='TTA';%算法名字
figure
semilogy(curve,'Color','g','linewidth',3)
xlabel('迭代次数');
ylabel('飞行路径长度');
legend(AlgorithmName)
display(['算法得到的最优适应度: ', num2str(Best_score)]); 
Position=[Best_pos(1:dim/3); Best_pos(1+dim/3:2*(dim/3)); Best_pos(1+(2*dim/3):end)]'; %优化点的XYZ坐标（每一行是一个点）
plotFigure(Best_pos,AlgorithmName)%画最优路径

（2）部分结果

无人机飞行路径坐标：

   1.0000000e+01   1.0000000e+01   8.0000000e+011.0462995e+01   1.0477171e+01   8.0627999e+011.0913211e+01   1.0913530e+01   8.1223090e+011.1351567e+01   1.1311203e+01   8.1786813e+011.1778985e+01   1.1672315e+01   8.2320707e+011.2196385e+01   1.1998990e+01   8.2826314e+011.2604688e+01   1.2293355e+01   8.3305172e+011.3004814e+01   1.2557533e+01   8.3758822e+011.3397683e+01   1.2793650e+01   8.4188804e+011.3784217e+01   1.3003830e+01   8.4596657e+011.4165336e+01   1.3190200e+01   8.4983922e+011.4541961e+01   1.3354883e+01   8.5352138e+011.4915011e+01   1.3500005e+01   8.5702846e+011.5285408e+01   1.3627691e+01   8.6037585e+011.5654072e+01   1.3740065e+01   8.6357896e+011.6021924e+01   1.3839254e+01   8.6665318e+011.6389884e+01   1.3927381e+01   8.6961391e+011.6758873e+01   1.4006571e+01   8.7247655e+011.7129811e+01   1.4078951e+01   8.7525651e+011.7503620e+01   1.4146645e+01   8.7796918e+011.7881219e+01   1.4211777e+01   8.8062996e+011.8263529e+01   1.4276473e+01   8.8325424e+011.8651471e+01   1.4342857e+01   8.8585744e+011.9045965e+01   1.4413056e+01   8.8845495e+011.9447932e+01   1.4489193e+01   8.9106216e+011.9858292e+01   1.4573394e+01   8.9369449e+012.0277966e+01   1.4667784e+01   8.9636732e+012.0707875e+01   1.4774488e+01   8.9909606e+012.1148938e+01   1.4895630e+01   9.0189611e+012.1602078e+01   1.5033337e+01   9.0478286e+012.2068214e+01   1.5189732e+01   9.0777172e+012.2548266e+01   1.5366940e+01   9.1087808e+012.3043156e+01   1.5567088e+01   9.1411735e+012.3553803e+01   1.5792299e+01   9.1750492e+012.4081129e+01   1.6044700e+01   9.2105620e+012.4626055e+01   1.6326414e+01   9.2478658e+012.5189499e+01   1.6639566e+01   9.2871146e+012.5772384e+01   1.6986283e+01   9.3284624e+012.6375630e+01   1.7368688e+01   9.3720633e+012.7000157e+01   1.7788907e+01   9.4180712e+012.7646886e+01   1.8249065e+01   9.4666400e+012.8316737e+01   1.8751287e+01   9.5179239e+012.9010632e+01   1.9297698e+01   9.5720768e+012.9729489e+01   1.9890422e+01   9.6292527e+013.0474231e+01   2.0531585e+01   9.6896056e+013.1245778e+01   2.1223312e+01   9.7532894e+013.2045050e+01   2.1967728e+01   9.8204583e+013.2872968e+01   2.2766958e+01   9.8912661e+013.3730452e+01   2.3623126e+01   9.9658668e+013.4618423e+01   2.4538358e+01   1.0044415e+023.5537802e+01   2.5514779e+01   1.0127063e+023.6489509e+01   2.6554514e+01   1.0213967e+023.7474464e+01   2.7659688e+01   1.0305279e+023.8493589e+01   2.8832425e+01   1.0401155e+023.9547803e+01   3.0074851e+01   1.0501748e+024.0638028e+01   3.1389092e+01   1.0607211e+024.1765184e+01   3.2777270e+01   1.0717699e+024.2930191e+01   3.4241513e+01   1.0833367e+024.4133970e+01   3.5783945e+01   1.0954367e+024.5377442e+01   3.7406690e+01   1.1080854e+024.6661527e+01   3.9111874e+01   1.1212982e+024.7987146e+01   4.0901622e+01   1.1350905e+024.9355219e+01   4.2778059e+01   1.1494777e+025.0766667e+01   4.4743310e+01   1.1644751e+025.2222410e+01   4.6799499e+01   1.1800983e+025.3723370e+01   4.8948752e+01   1.1963625e+025.5270466e+01   5.1193194e+01   1.2132833e+025.6864619e+01   5.3534950e+01   1.2308759e+025.8506750e+01   5.5976145e+01   1.2491558e+026.0197779e+01   5.8518904e+01   1.2681384e+026.1938627e+01   6.1165351e+01   1.2878391e+026.3730214e+01   6.3917612e+01   1.3082732e+026.5573462e+01   6.6777812e+01   1.3294563e+026.7469290e+01   6.9748076e+01   1.3514036e+026.9418619e+01   7.2830529e+01   1.3741307e+027.1422369e+01   7.6027295e+01   1.3976528e+027.3481462e+01   7.9340501e+01   1.4219853e+027.5596818e+01   8.2772270e+01   1.4471438e+027.7769357e+01   8.6324728e+01   1.4731436e+028.0000000e+01   9.0000000e+01   1.5000000e+02