项目介绍 MATLAB实现基于PSO-DQN 粒子群优化算法（PSO）结合深度Q网络（DQN）进行无人机三维路径规划

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MATLAB
实现基于
PSO-DQN
粒子群优化算法（
PSO）结合深度
Q网络（DQN）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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）
随着科技的迅猛发展，人工智能和自主系统在各行各业中的应用愈发广泛，特别是在航空航天、物流运输、环境检测、交通引导等领域，无人机的智能化自主路径规划成为热点难题之一。传统的路径规划算法如A*、Dijkstra等虽然能够胜任静态、已知环境下的最短路径寻找，但在复杂的三维空间、动态障碍物干扰、强非线性环境和多目标优化情形下，这些方法面临计算效率低、寻优能力弱和实际适应性不足等诸多挑战。而粒子群优化(PSO)算法凭借其全局寻优能力、实现简单且易于调参，在连续空间路径优化中取得了良好的效果。然而，PSO算法本身也存在陷入局部最优、收敛速度受限等问题，尤其在高维、动态或不确定环境下，其寻优性能亟待提升。
深度Q网络(DQN)作为深度强化学习的重要代表，通过价值函数逼近器赋予了系统学习复杂策略的能力，能够有效从环境经验中不断优 ...

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关键词：matlab实现 MATLAB atlab matla 项目介绍