背景与需求
多智能体无人机系统在军事侦察、物流配送及灾难救援等领域发挥着关键作用。例如，在复杂环境中执行任务时，多机编队需要协同完成搜索、监视或物资输送，这对航迹规划的实时性与安全性提出了更高要求。传统的 A* 或 Dijkstra 算法在简单环境下表现尚可，但面对动态障碍物及多机协同避障时，往往面临计算开销大、收敛慢的问题，难以满足实际工程中的实时性约束。
算法原理
针对上述局限，改进的 MP-GWO（多种群灰狼优化）算法提供了更优解。基础 GWO 算法模拟了灰狼群体的社会等级与捕猎行为，而 MP-GWO 在此基础上引入了多种群机制。系统将种群划分为多个子种群，每个子种群拥有独立的搜索策略与区域。通过定期交换最优解信息，不同子种群间实现协同进化，既扩大了全局搜索范围，又有效避免了陷入局部最优。
这种机制使得算法在保持收敛速度的同时，显著提升了寻优质量。在无人机路径规划中，每只'狼'代表一条潜在的航迹，位置更新过程即是对路径参数的迭代优化。
问题建模与应用
将航迹规划转化为优化问题是核心步骤。无人机的轨迹由一系列坐标点构成，目标函数需综合考量路径长度、避障安全及多机协同约束（如防碰撞、编队保持）。MP-GWO 算法应用于该模型时，会在每次迭代中根据群体规则更新解的位置，并引入协同惩罚项以确保多机间的空间安全。经过多轮迭代，算法最终输出一组满足约束且成本最低的路径集合。
仿真结果
