在无人机编队飞行的复杂场景中，如何高效地规划每架无人机的飞行路径，以实现协同作业的最优化，是无人机系统操作中一个亟待解决的组合数学问题。
问题阐述： 假设有n架无人机需要在m个目标点之间执行任务，如何通过组合数学的方法，在满足安全距离、速度匹配、任务优先级等约束条件下，计算出最优的飞行路径组合？这不仅要考虑单次飞行的效率，还要兼顾多次飞行的整体效益，是一个典型的NP难问题。
回答： 针对这一问题，可以采用基于遗传算法的组合优化方法，定义一个适应度函数，该函数综合考虑飞行时间、路径长度、任务完成度等指标，初始化一个由随机生成的路径组合构成的种群，通过选择、交叉、变异等遗传操作，逐步迭代优化种群中的路径组合，在每一代中，根据适应度函数评估路径组合的优劣，并保留最优解，经过多代进化后，可得到近似最优的飞行路径组合，这种方法虽然不能保证得到全局最优解，但在大多数情况下能获得令人满意的结果，且具有较好的鲁棒性和实用性。
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