DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2026.06.006
基金项目：2024年度院级资助课题“复杂环境下无人艇路径规划方法研究”（JATC24010113）
作 者：师颖慧 ，蔡 鹏（江苏航空职业技术学院，江苏 镇江 212134）
摘 要：针对多无人机协同路径规划中雪雁算法（Snow Goose Algorithm, SGA）易陷入局部最优解和易早熟收敛的问题，文章提出一种改进型雪雁算法（Improved Snow Goose Algorithm, ISGA）。该算法采用自适应切换策略平衡全局搜索与局部搜索能力，在探索阶段通过领头雁轮换策略增强全局搜索能力，在开发阶段通过鸣叫引导策略和异常边界策略提高局部搜索精度。仿真结果表明，与SGA、灰狼优化（Grey Wolf Optimization, GWO）算法相比，ISGA算法的运行时间分别缩短了26%、42%，算法的迭代次数分别减少了23%、35%。同时，该算法规划的路径平滑度高且路径长度最短，展现出更快的收敛速度和更高的收敛精度。
关键词：无人机；ISGA算法；领头雁轮换策略；鸣叫引导策略；异常边界策略
引文信息：[1]师颖慧，蔡鹏.基于改进型雪雁算法的多无人机协同路径规划研究[J].南方农机，2026，57(6)：26-30+45.
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