【创新未发表】基于金豺优化算法GJO实现复杂山地危险模型无人机路径规划问题求解Matlab实现

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🔥 内容介绍

一、复杂山地危险模型无人机路径规划问题建模与核心挑战

复杂山地环境下的无人机路径规划是无人机在 “地形起伏剧烈、危险区域密布、环境动态变化” 的山地场景中，寻找一条从起点到终点的最优路径，需满足 “避障（地形障碍、危险区域）、能耗最低、路径最短、飞行安全” 等多约束，广泛应用于山地救援、资源勘探、森林防火等领域。区别于常规平坦地形规划，复杂山地危险模型的核心特征是三维地形约束 + 动态危险区域，求解难度显著提升。

1. 问题核心要素与约束条件

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李敏健.基于BIM的"无人机+RTK"在复杂山地项目施工技术应用[J].广州建筑, 2023, 51(3):33-36.

[2] 王海立,王永生,武威威,等.高原双复杂山地近地表建模技术研究[J].科技创新与应用, 2022, 12(33):60-62.DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2022.33.015.

[3] 姚红云,林杰,谈进辉.基于复杂网络理论的山地城市交通网络模型可靠度研究[C]//中国系统工程学会学术年会.2014.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

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2.17 时序、回归预测预测和分类

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