Python
实现基于改进的蜣螂算法（
FADBO
）求解复杂山地危险模型无人机路径规划的详细项目实例
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无人机在复杂山地环境中的应用日益广泛，涵盖了灾害监测、环境保护、农业巡检、军事侦察等多个关键领域。然而，山地环境的复杂地形、高度起伏以及多变的气象条件，使得无人机路径规划面临极大的挑战。路径规划的质量直接影响无人机的飞行安全、任务效率和能源消耗。传统的路径规划算法在处理复杂山地环境时，往往难以兼顾避障能力、路径最短性和计算效率，导致路径规划效果不理想。
近年来，基于生物启发的智能优化算法逐渐成为解决复杂路径规划问题的有效工具。其中，蜣螂算法（Dung Beetle Optimization，简称DBO）模拟蜣螂寻找食物和滚粪球的行为，具有较强的全局搜索能力和局部优化潜力。改进的蜣螂算法（FADBO，改进自DBO算法）通过融合启发式策略和动态调整机制，进一步提升了算法的收敛速度和求解精度，特别适合解决高维复杂的路径优化问题。
复杂山地危险模型不仅考虑地形高度、斜度等地理特 ...