第31卷第4期2023年8月Vol.31No.4Aug.2023电脑与信息技术ComputerandInformationTechnology文章编号：1005-1228（2023）04-0006-05基于改进野马算法与A*算法融合的分段路径规划李广源1，魏永勇2，霍少凯3，白梅娟1，侯帅1（1．河北工程大学，河北邯郸056038；2．中国兵器科学研究院，北京100089；3.中华通信系统有限公司，河北石家庄050299）摘要：作战过程的路径规划问题属于仿真过程中的一个重要决策环节，针对作战路径规划问题，文章提出了一种考虑作战特性的分段混合的路径优化算法。首先，提出了一种融合个体自适应精度约束的野马优化算法和A*算法的分段混合（ImprovedWildHorseOptimizationAlgorithmandA*AlgorithmBasedOnFusion,IAWHO_A*）路径优化算法模型，该模型由路径阶段划分模型、自适应个体精度约束的野马优化算法和A★算法构成。其次，提出了一种考虑火力覆盖范围特性的路径阶段划分模型，将路径划分快速突进段和隐蔽突进段两个阶段；最后，提出了一种改进的个体自适应精度约束的野马优化算法（IAWHO）优化快速突进段的路径，IAWHO引入个体自适应精度约束以提高算法的全局最优解。文章算法在已有的城市路径规划上进行了仿真实验研究，并取得了良好的实验效果，本文的研究内容为作战路径规划奠定了重要的理论研究基础。关键词：分段混合；个体自适应精度；野马优化算法；A*算法中图分类号：TP18文献标识码：AImprovedWildHorseOptimizationAlgorithmandA*AlgorithmBasedOnFusiontoSolveRoutePlanningLIGuang-yuan1,WEIYong-yong2,HUOShao-kai3,BAIMei-juan1,HOUShuai1（1.HebeiUniversityofEngineering,Handan056038,China;2.ChinaAcademyofweaponsscience,Beijing100089,China;3.ChinaCommunicationsSystemCo,Shijiazhuang050299,China）Abstract：Thepathplanningproblemofcombatprocessisanimportantdecisionlinkinthesimulationprocess.Aimingatthepathplanningproblemofcombat,thispaperproposesapiecewisehybridpathoptimizationalgorithmconsideringcombatcharacteristics.Firstly,anImprovedWildHorseOptimizationAlgorithmandA*AlgorithmBasedonOnFusion(IAWHO_A*)pathoptimizationalgorithmmodelisproposed,whichiscomposedofpathstagedivisionmodel,adaptiveindividualprecisionconstraintwildhorseoptimizationalgorithmandA*algorithm.Secondly,apathstagedivisionmodelconsideringthecharacteristicsoffirecoverageispr...
