[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于DQN-ACO 深度Q网络（DQN）结合蚁群算法（ACO）进行无人机三维路径规划 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-12-24 07:39:57 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
DQN-ACO
深度Q网络（DQN）结合蚁群算法（
ACO）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
无人机三维路径规划技术作为智能航空与自动化领域的前沿方向，已成为现代无人系统高效自主运行的核心支撑。随着无人机在救灾、物流、巡检、军事等领域的广泛应用，对于其在复杂三维环境中自主安全导航的需求日益提升。传统的二维路径规划方法难以应对城市峡谷、森林密布或高楼林立等高维障碍场景，因此研究并实现高效的三维路径规划算法具有重要的理论价值与现实意义。深度强化学习与智能优化算法的结合为无人机三维路径规划带来了新的突破。深度Q网络（DQN）能够通过智能体与环境的交互学习策略，但单独依靠DQN可能陷入局部最优，收敛速度较慢，难以兼顾全局性和实时性。蚁群算法（ACO）作为群体智能优化的代表，擅长多目标全局寻优，但在复杂环境下容易陷入早熟收敛和路径震荡。将DQN与ACO有机融合，充分发挥两者在局部探索和全局寻优方面的互补优势，可以极大地提升无人机在三维空间内的路径规划能力 ...