MATLAB
实现基于蚁群
-模拟退火混合算法（
ACO-SA
）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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随着无人机技术的迅速发展，无人机在军事侦察、环境监测、物流配送、灾害救援等领域的应用日益广泛。无人机三维路径规划作为保障无人机安全高效飞行的核心技术，成为研究热点。无人机在复杂三维空间中需要避开障碍物，优化飞行路径以节省能源和时间，提高任务完成效率。然而，三维路径规划涉及高维搜索空间和多种约束条件，传统路径规划算法常常难以满足实时性和全局最优解的需求。
蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）作为一种仿生智能优化方法，凭借其优秀的全局搜索能力和分布式计算特性，在路径规划问题中表现出色。但纯蚁群算法容易陷入局部最优，且收敛速度较慢。模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）通过引入概率接受机制避免早熟收敛，适合对搜索空间进行局部优化。将蚁群算法和模拟退火算法结合，形成蚁群-模拟退火混合算法（ACO-SA），既利用蚁群算法的群体协 ...