动态自适应路径优化方法、软体、硬件及系统

本发明公开了一种动态自适应路径优化方法、软体、硬件及系统，其中方法包括：a、依据初始信息构建初始搜索环境模型，建立神经网络模型，依据多无人机协同策略和目标优先级生成初始路径集合，其中任一无人机依据其自身的参数匹配初始路径集合中的路径；b、无人机实时感知环境与状态变化，并组网交互局部搜索数据，更新环境模型和路径集合，路径集合中路径的更新包括依据更新后的环境模型、协同策略和目标优先级生成优化路径，其中i、j为路径编号。本发明提出一种基于进化神经网络的动态自适应路径优化方法，融合半监督在线学习和动态演化机制，实现在灾后复杂环境中无人机路径的高效实时优化，提升搜索覆盖率与任务响应效率。