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

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MATLAB
实现基于
PSO-Q-learning
粒子群优化算法（
PSO）结合Q学习算法（
Q-learning
）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）
随着人工智能与控制技术的迅猛发展，无人机已在军事侦察、灾害救援、城市巡检、物流配送等多个领域展现出巨大应用潜力。三维空间路径规划作为推动无人机自主化和智能化的核心技术之一，不仅直接影响任务效率、成本和安全，还事关无人机在复杂环境中稳定飞行与智能决策的能力。在现实环境中，无人机通常运行于动态且不确定的三维空间，该空间可能包含各种障碍物、多变地形、动态干扰以及气象变化等复杂因素。无人机若不能有效完成三维路径规划，极有可能遭遇障碍碰撞、能耗过大、任务延误甚至失败。传统的路径规划方法如A*、Dijkstra等虽然在二维空间和静态场景下表现较好，但面对三维动态空间、实时变化与多维约束时，常常面临算法复杂度高、局部最优、扩展性不足等挑战。而近年来，智能优化算法以其全局寻优能力和适应复杂环境的特性 ...

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关键词：Learning matlab实现 earning MATLAB Learn