引用格式:刘云平，朱慧如，方卫华．改进灰狼算法的无人机路径规划［J］．电光与控制，2023，30(7):1-7．LIUYP,ZHUHＲ,FANGWH．PathplanningofUAVbasedonimprovedgreywolfoptimizeralgorithm［J］．ElectronicsOptics＆Control,2023,30(7):1-7．改进灰狼算法的无人机路径规划刘云平1，朱慧如1，方卫华2(1．南京信息工程大学，南京210000;2．水利部南京水利水文自动化研究所，南京210000)摘要:针对灰狼算法易陷入局部最优导致路径寻优精度低的问题，提出一种用于静态二维无人机路径规划研究的改进灰狼算法。首先，提出一种控制参数非线性调整策略，平衡算法的全局搜索与局部搜索;同时，将灰狼算法与Powell算法结合，提高算法寻优效果及路径规划精度;最后，通过测试与仿真说明改进后的灰狼算法具有更好的寻优精度和路径规划效果。关键词:路径规划;灰狼算法;Powell算法中图分类号:TP242．6文献标志码:Adoi:10．3969/j．issn．1671－637X．2023．07．001PathPlanningofUAVBasedonImprovedGreyWolfOptimizerAlgorithmLIUYunping1,ZHUHuiru1,FANGWeihua2(1．NanjingUniversityofInformationScience＆Technology,Nanjing210000,China;2．NanjingAutomationInstituteofWaterConservancyandHydrology,MinistryofWaterＲesources,Nanjing210000,China)Abstract:Aimingattheproblemthatthegreywolfalgorithmiseasytofallintothelocaloptimum,whichleadstothelowprecisionofpathoptimization,animprovedgreywolfalgorithmisproposedandappliedtothestatic2DUAVpathplanningresearch．Firstly,anonlinearadjustmentstrategyofcontrolparametersisintroducedtobalancetheglobalsearchandlocalsearchofthealgorithm．Atthesametime,thegreywolfalgorithmiscombinedwithPowellalgorithmtoimprovetheoptimizationeffectandpathplanningaccuracy．Finally,thetestandsimulationshowtheoptimizationaccuracyandpathplanningeffectoftheimprovedgreywolfalgorithm．Keywords:pathplanning;greywolfoptimizeralgorithm;Powellalgorithm0引言近年来，无人机因机动性强、灵活的优点，越来越多地被应用于军事、民用等各个领域，而路径规划是无人机顺利自主执行任务的前提。路径规划主要是指在满足无人机各种约束的条件下，找到一条从起始点到目标点、避开障碍物的路径［1］。在目前的研究中，常用的算法有人工势场法、启发式搜索算法、神经网络算法以及各种群智能算法，包括...
