MATLAB实现基于黏菌优化算法（SMA）进行无人机三维路径规划

以下是一个完整的 MATLAB 实现：基于黏菌优化算法（Slime Mould Algorithm, SMA）的无人机三维路径规划项目。该方法利用 SMA 这一新型元启发式优化算法，在复杂三维环境中搜索从起点到终点的安全、平滑且较短的飞行路径。

✅ 特点：

• 支持三维障碍物（球体/立方体）
• 路径由一系列航点（waypoints）表示
• 优化目标：路径长度 + 安全距离惩罚 + 曲率平滑性
• 使用标准 SMA 算法（无工具箱依赖）

📦 所需环境

• MATLAB R2018a 或更高（无需额外工具箱）
• 仅使用基础 MATLAB 函数

🧠 方法概述

1.路径表示

• 固定起点 ( \mathbf{S} ) 和终点 ( \mathbf{G} )
• 中间插入 ( N ) 个可变航点 → 总路径点数 = ( N+2 )
• 决策变量：( \mathbf{X} = [x_1, y_1, z_1, x_2, y_2, z_2, \dots, x_N, y_N, z_N] \in \mathbb{R}^{3N} )