基于优化蚁群算法的无人机校园物流路径规划方法

本发明涉及无人机技术领域，公开了基于优化蚁群算法的无人机校园物流路径规划方法，包括以下步骤；S1、场景建模与数据初始化：构建校园物流场景的数字化地图；S2、多算法协同初始化：将数字化地图数据输入遗传算法生成初始路径解集；S3、改进蚁群算法迭代优化：基于初始信息素分布矩阵，采用蚁群算法进行路径搜索；S4、全局路径输出与验证：根据迭代优化的结果输出全局最优路径。通过采用了改进的蚁群算法与遗传算法相结合的路径优化技术，达到了在复杂环境中高效规划无人机飞行路径的效果。相较于现有技术中的单一算法方案，本技术有效避免了局部最优解的问题，使得无人机能够找到更为合理的配送路径，极大提升了物流任务的成功率。