在无人机执行复杂任务时，如何确保其既能高效地完成飞行任务，又能有效分配负载，避免“糙米效应”带来的资源浪费，是无人机规划软件面临的一大挑战，所谓“糙米效应”，在此可以类比为无人机在飞行过程中，因负载不均或路径规划不当，导致部分区域或任务执行效率低下，如同糙米中混杂的杂质，影响整体效能。
问题提出：在多任务、多目标的无人机任务规划中，如何精准预测并优化飞行路径，使无人机在执行如物资运输、环境监测等任务时，既能快速到达目标点，又能确保负载均衡，避免因局部负载过重或路径迂回导致的整体效率下降？
回答：针对这一问题，可采用智能算法如遗传算法、蚁群算法等，结合实时环境数据和任务优先级进行动态路径规划，通过模拟不同路径下负载的分配与飞行时间，优化出一条既考虑效率又兼顾负载均衡的路径，引入“糙米识别”机制，即对飞行过程中的异常负载或低效路径进行实时监测与调整，确保无人机始终保持高效、稳定的运行状态，利用机器学习技术不断优化算法模型，提高对复杂环境的适应性和任务规划的准确性，从而有效减少“糙米效应”，提升无人机整体作业效能。
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在无人机路径规划中，糙米效应导致飞行效率下降和负载不均，通过智能算法优化航点选择与动态调整策略可有效缓解此问题并提升整体效能及均衡性
通过糙米效应优化无人机路径规划，实现飞行效率与负载均衡的智能提升。
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