在无人机集群的快速发展中，数学建模成为解决复杂协同任务的关键技术之一，如何通过数学建模优化无人机集群的协同路径规划，是当前亟待解决的问题。
我们需要构建一个多目标优化的数学模型，该模型需考虑无人机间的通信延迟、避障、目标覆盖等多个因素，通过引入图论和优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，可以有效地求解该模型，得到最优的协同路径规划方案。
数学建模在处理大规模无人机集群时面临巨大挑战，随着无人机数量的增加，计算复杂度呈指数级增长，导致计算时间过长、资源消耗过大，如何通过分布式计算、云计算等手段，实现高效、实时的数学建模和路径规划，是当前研究的重点。
还需考虑环境动态变化对模型的影响，通过引入机器学习和深度学习技术，使数学模型具备自适应能力，能够根据环境变化实时调整路径规划方案，提高无人机集群的鲁棒性和灵活性。
数学建模在无人机集群协同路径规划中具有重要作用，未来研究应聚焦于高效、实时的数学建模方法，以及如何使模型具备自适应能力，以应对复杂多变的实际环境。
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通过数学建模优化算法，可有效提升无人机集群的协同路径规划效率与智能性。
利用数学建模优化无人机集群路径规划，提升协同效率与任务执行精度。
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