控制与决策

作者：高跃庭,桂方志,王欢,刘鹏程

单位：江西水利电力大学 精密驱动与装备江西省重点实验室，南昌 330099;江西水利电力大学 机械工程学院，南昌 330099,,江西水利电力大学 精密驱动与装备江西省重点实验室，南昌 330099;江西水利电力大学 机械工程学院，南昌 330099,,江西水利电力大学 精密驱动与装备江西省重点实验室，南昌 330099;江西水利电力大学 机械工程学院，南昌 330099,,江西水利电力大学 精密驱动与装备江西省重点实验室，南昌 330099;江西水利电力大学 机械工程学院，南昌 330099,

关键词：鲸鱼优化算法;路径规划;Sine-Cubic混合混沌映射;非线性收敛因子;双分布扰动自适应差分变异

基金：江西省重大科技研发专项“揭榜挂帅”企业需求类项目(20233AAE02003)；江西省自然科学基金项目(20252BAC240139).

针对复杂环境下多无人机协同路径规划问题中传统搜索算法效率低、启发式算法寻优性能差等问题, 提出基于多策略改进鲸鱼算法(MSWOA)的多无人机协同路径规划方法. 该算法采用Sine-Cubic混合混沌映射提升初始种群质量, 引入非线性收敛因子自适应调节全局探索与局部开发强度, 并结合自适应螺旋系数提高后期收敛精度, 通过双分布扰动自适应差分变异策略提高收敛速度, 最后引入思维创新策略避免算法陷入局部最优. 在CEC2017测试集的29个测试函数上进行对比寻优实验, 测试结果表明MSWOA具有更好的寻优性能, 并进一步应用于三维复杂地形下的多无人机协同路径规划问题, 验证了其寻优精度和稳定性.

来源：2026年第6期

《控制与决策》期刊编辑部

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