（4-5） 轨迹规划算法和优化：使用粒子群优化（PSO）对无人机路径进行规划和优化

粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种启发式算法，灵感来源于鸟群或鱼群中个体协同行为。PSO 通过模拟群体中个体间的合作与信息共享来搜索问题的解空间，尤其适用于全局优化问题。实现PSO 算法的基本步骤如下所示。

（1）初始化粒子群：在解空间中随机生成一定数量的粒子，每个粒子表示一个可能的解，具有位置和速度。这些粒子的初始化可以是随机的或基于先验知识的。

（2）定义适应性函数： 问题的适应性函数（fitness function）用于评估每个粒子的解的优劣。适应性函数是 PSO 的引导力量，粒子试图优化适应性函数的值。

（3）更新速度和位置： 每个粒子根据其个体历史最优解和整个群体历史最优解来更新速度和位置。这个更新过程使得粒子在解空间中移动，朝着更优的方向搜索。

速度更新公式如下：

速度