MATLAB
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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无人机路径规划是无人驾驶技术领域的重要研究方向之一，尤其在山地和复杂环境中，传统的路径规划方法面临着诸多挑战。随着无人机技术的不断发展，尤其是高精度定位系统和高效能动力系统的进步，如何在复杂环境中确保无人机的飞行安全、精确性和效率，成为了当前研究的热点问题。在山地危险模型中，尤其是在存在多种障碍物和动态风险因素的环境下，无人机路径规划问题变得更加复杂。这种复杂的环境使得传统的路径规划方法，如
A*算法、Dijkstra
算法等，可能无法满足实时性和高效性要求。因此，研究并开发更高效、更智能的路径规划算法显得尤为重要。
蜣螂算法（
Dung Beetle Optimization, DBO
）作为一种仿生优化算法，模仿蜣螂在觅食过程中找到食物的行为，具有较强的全局搜索能力。然而，传统的蜣螂算法存在着搜索效率较低和容易陷入局部最优的问题。为了提高算法的优化能力和适应性，提出 ...