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龙图腾网恭喜莆田学院申请的专利基于改进的霜冰优化算法的无人机路径规划方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119311026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411854115.7，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于改进的霜冰优化算法的无人机路径规划方法及装置是由黎根亮;崔雅鑫;李文君;苏静;宇闻辉设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的霜冰优化算法的无人机路径规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进的霜冰优化算法的无人机路径规划方法及装置，方法包括：根据无人机的起点和终点构建飞行空间，并根据飞行空间中的障碍物和无人机路径规划的综合代价函数规划无人机的飞行路径；将通过多策略改进的霜冰优化算法得到的雾凇粒子位置的坐标值代入所述综合代价函数进行计算输出最优路径；根据最优路径调整无人机的飞行路径。本发明基于改进的霜冰优化算法实现了无人机路径规划，其优化路径的长度、飞行时间以及能源消耗等方面均取得了显著的改进，能够快速寻找出成本低、安全性高、到达所需时长较短的路径，提高了无人机任务执行的效率。

本发明授权基于改进的霜冰优化算法的无人机路径规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的霜冰优化算法的无人机路径规划方法，其特征在于，包括：S1：根据无人机的起点和终点构建飞行空间，并根据飞行空间中的障碍物集和无人机路径规划的综合代价函数规划无人机的飞行路径；S2：将通过多策略改进的霜冰优化算法得到的雾凇粒子位置的坐标值代入所述综合代价函数进行计算输出最优路径；其中，所述最优路径满足无人机路径规划的综合代价函数最小且与障碍物集不相交；所述多策略改进的霜冰优化算法包括：S21，初始化多策略改进的霜冰优化算法的相关参数，并计算种群矩阵；S22：在探索阶段，采用高斯变异扰动策略改进软雾凇搜索策略，根据改进的软雾凇搜索策略搜索全局最优解；S23：在开发阶段，引入随机差分位置更新规则，通过随机选择种群中的个体并计算其位置差异来更新其他个体的位置，引导算法搜索最优解，引入遗传算法中的交叉策略，促进粒子间的信息交流与合作，增强算法的全局搜索能力，采用随机差分位置更新规则和交叉策略改进硬雾凇穿刺机制，根据改进的硬雾凇穿刺机制进行开发，以尽快接近全局最优解；S24：在迭代后期，引入基于领导者的反向学习策略，通过选择群体中位置最佳的个体作为领导者，并引导其他个体向领导者的位置进行反向学习和探索，以增加算法的寻优能力，得到更好的全局最优解，采用正向贪婪机制，过滤劣质解，保留优解，将更新后智能体的综合代价函数值与更新前智能体的综合代价函数值进行比较，如果更新后的综合代价函数值优于更新前的综合代价函数值，则发生替换，同时求两者的解代理被替换；S25：重复步骤S22~S24，直至满足终止条件，输出找到的最优解，即雾凇粒子位置的坐标值；S3，根据最优路径调整无人机的飞行路径。

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