集成多种改进方法的增强灰狼优化算法

吉林大学学报(理学版) ›› 2025, Vol. 63 ›› Issue (03) : 829 -834.

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吉林大学学报(理学版) ›› 2025, Vol. 63 ›› Issue (03) : 829 -834. DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2024061

集成多种改进方法的增强灰狼优化算法

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摘要

针对传统灰狼优化算法存在初始解分布不均匀的问题,提出一种增强灰狼优化(EGWO)算法.首先,引入非线性收敛因子改进灰狼优化算法.其次,将Sobel序列集成到改进灰狼优化算法中,以增加种群多样性.为验证该算法的有效性,将EGWO算法应用于无人机路径规划,并与传统灰狼优化算法基于多个评价指标进行对比.实验结果表明,EGWO算法性能更好,可快速准确地规划与控制无人机在复杂环境中的飞行路径,也可以提升集群控制中无人机的飞行效率.

关键词

人工智能 / 元启发式算法 / 灰狼优化算法 / 路径规划

Key words

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. 集成多种改进方法的增强灰狼优化算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2025, 63(03): 829-834 DOI:10.13413/j.cnki.jdxblxb.2024061

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