在无人机领域，精准的定位导航是确保任务成功执行的关键，面对复杂多变的外部环境，如城市峡谷、森林覆盖区等，传统定位方法常受信号干扰、多路径效应等影响，导致定位精度下降，数学优化技术成为提升无人机定位导航性能的潜在解决方案。
问题提出：在数学优化的视角下，如何设计一种自适应的优化算法，以应对不同环境下的定位挑战？该算法需能动态调整权重、阈值等参数，以最小化定位误差，同时考虑计算复杂度与实时性要求。
回答：通过构建一个基于机器学习的动态优化模型，该模型利用历史数据训练，学习如何根据当前环境特征（如信号强度、GPS质量等）自动调整优化策略，采用贝叶斯优化、遗传算法等智能优化技术，可以在高维搜索空间中寻找最优的参数组合，从而在保证精度的同时，减少计算负担，引入鲁棒性设计，使算法对异常数据具有自我修复能力，进一步提升无人机的环境适应性和任务可靠性。
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