无人机航路规划是无人机自主飞行的关键问题之一，粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）作为一种优化算法，被广泛应用于无人机航路规划中。本文将介绍基于MATLAB的粒子群算法在无人机航路规划中的应用，并提供相应的源代码。
粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，它通过模拟粒子在解空间中的搜索过程来寻找最优解。在无人机航路规划中，我们可以将每个粒子看作是一个可能的航路解，而粒子的位置则表示了无人机的飞行路径。粒子群算法通过迭代更新粒子的位置和速度，逐渐找到最优的航路规划方案。
下面是基于MATLAB的粒子群算法在无人机航路规划中的实现源代码：
% 初始化参数
numParticles = 50; % 粒子数量
maxIterations = 100; % 最大迭代次数
c1 = 2; % 加速度常数
c2