无人机导航的人工智能方法及其分类研究

该思维导图展示了无人机导航中应用的人工智能方法，分为优化型方法和学习型方法两类。优化型方法包括粒子群优化、蚁群优化、遗传算法等，主要用于解决路径规划问题。学习型方法则包括强化学习、深度学习等，通过优化决策过程来提高无人机的自主性。两种方法各具特点，共同推动无人机导航技术的发展。

源码

# 无人机导航的人工智能方法及其分类研究
## 优化型方法 (橙色)
- 粒子群优化 (PSO)
  - 原理
  - 应用场景
- 蚁群优化 (ACO)
  - 原理
  - 应用场景
- 遗传算法 (GA)
  - 原理
  - 应用场景
- 模拟退火 (SA)
  - 原理
  - 应用场景
- 鸽子启发优化 (PIO)
  - 原理
  - 应用场景
- 布谷鸟搜索 (CS) 算法
  - 原理
  - 应用场景
- Dijkstra 和 A* 算法
  - Dijkstra 算法
  - A* 算法
- 差分进化 (DE)
  - 原理
  - 应用场景
- 灰狼优化器 (GWO)
  - 原理
  - 应用场景
- 其他算法
  - 应用实例
## 学习型方法 (蓝色)
- 强化学习 (RL)
  - 定义
  - 应用场景
- 深度强化学习 (DRL)
  - 定义
  - 应用场景
- 马尔可夫决策过程 (MDP)
  - 定义
  - 应用场景
- 部分可观测马尔可夫决策过程 (POMDP)
  - 定义
  - 应用场景
- 异步优势演员_评论家 (A3C)
  - 定义
  - 应用场景
- 深度学习 (DL)
  - 定义
  - 应用场景
- 其他学习算法
  - 应用实例

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