MATLAB
实现基于
ACO-MLP
蚁群算法（
ACO）结合多层感知机（
MLP）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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随着科技的不断进步，智能无人机已广泛应用于军事侦查、灾害监测、物流运输及环境考察等诸多领域。尤其在复杂动态环境下，三维路径规划已成为无人机技术发展的核心难题之一。有效的三维路径规划能够显著提升无人机的任务成功率、安全性和能效水平。在自然环境或城市空间内，无人机面临多重障碍物、动态障碍、气象干扰等非理想因素，因此，如何提升无人机路径规划的智能性与鲁棒性逐渐成为学界和工业界关注的焦点。
在传统路径规划方案中，A*、Dijkstra等经典算法侧重于全局最优解的理论推导，但面对高维、多约束的三维空间时会出现计算开销激增、适应性不强、局部最优等固有弊端。近年来，生物智能启发式算法，如粒子群优化（PSO）、蚁群算法（ACO）等，以其优异的群体全局搜索能力和自适应性在无人机路径规划中展现出极大的应用潜力。其中，蚁群算法因其模拟蚂蚁觅 ...