在无人机集群的复杂飞行任务中，路径规划是确保高效协同与安全飞行的关键，传统方法往往受限于计算复杂度与维度诅咒问题，而复变函数理论以其独特的映射与解析性质，为这一难题提供了新的视角。
通过将无人机集群的飞行空间视为复平面上的一个“域”，利用复变函数的解析性质，可以简化多变量优化问题为单变量问题，有效降低计算复杂度，复变函数的映射能力能够根据任务需求灵活调整飞行路径，实现从复杂环境中的最优穿越。
如何精确选择复变函数以适应不同类型任务的需求，以及如何保证在映射过程中不丢失关键动态信息，是当前研究中的挑战，结合机器学习与复变函数理论，有望实现更加智能、灵活且高效的无人机集群路径规划。
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复变函数通过解析无人机集群的复杂飞行环境，为路径规划提供精准数学模型与优化策略。
复变函数通过其独特的解析性质，为无人机集群在复杂环境中的路径规划提供了高效、稳定的优化策略。
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