集成多种改进方法的增强灰狼优化算法

doi:10.13413/j.cnki.jdxblxb.2024061

PDF(2373 KB)

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

费敏学, 黄东岩, 卢祎琳, 乔建磊

作者信息 +

History +

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.