项目介绍 MATLAB实现基于GA-LSTM 遗传算法（GA）结合长短期记忆网络（LSTM）进行无人机三维路径规划

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MATLAB
实现基于
GA-LSTM
遗传算法（
GA）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
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无人机在复杂三维空间执行任务时，路径规划始终是核心难题：一方面需要在起终点间找到几何意义上的最短可行通路，另一方面还必须兼顾气象扰动、禁飞区约束、动力学限制、通信链路、航电能耗以及不确定风险。传统启发式或图搜索方法（如 A*、RRT*）在静态、规则约束下表现良好，但面对动态障碍与环境扰动时，代价函数的设计与计算规模迅速膨胀。进化算法因其全局搜索能力和对非凸、非线性问题的天然适配，能够在大空间内寻找多样解；但进化搜索若缺少对“未来风险”的预判，会在动态环境中产生局部最优或延迟反应。长短期记忆网络擅长刻画时间相关性，可将风场、湍流、链路质量、拥塞概率等时序信号转化为可学习的风险估计，进而辅以可微的代价项反馈给进化搜索，从而形成“预测—评估—搜索”的闭环。选择 MATLAB 作为实现平台的原因在于：其矩阵运算、优化工具箱、深度学习工具箱与可视化生态成 ...

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