MATLAB
实现基于
ACO-DNN
蚁群算法（
ACO）结合深度神经网络（
DNN）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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在现代智能化战场环境与民用复杂空域管理需求持续提升的驱动下，三维空间中的无人机路径规划正逐渐从理论研究走向工程落地。从早期仅关注平面航迹长度最短，到当前综合考虑避障安全、能源消耗、任务时效、通信链路稳定性以及编队协同等多目标约束，三维路径规划问题已经演变为一个高度复杂的非线性、强约束、带有不确定性的优化难题。传统的规则规划方法、栅格搜索方法以及基于图论的经典算法（如Dijkstra、A*等），在高维连续空间、多障碍密集场景以及实时性要求较高的任务中往往会遇到计算复杂度高、易陷入局部最优或难以适应动态环境变化等问题。
蚁群算法作为典型的群智能优化方法，具有自组织、自适应、分布式协同等特性，通过模拟自然界蚂蚁在觅食过程中通过信息素进行间接通信、逐步收敛到最优路径的行为，对求解路径优化和组合优化问题表现出良好的全局搜索能力 ...