目录1.摘要2.无人机路径规划模型3.多策略改进狼群算法4.结果展示5.参考文献6.代码获取7.算法辅导·应用定制·读者交流1.摘要针对密集城市环境下无人机集群路径规划问题本文建立了综合考虑避障、集群避碰、通信约束及电磁干扰影响的路径规划模型并提出多策略改进狼群算法MSIWPA进行求解。通过改进初始化方式、搜索策略和种群更新机制提高了算法的收敛速度和解的质量。仿真结果表明该方法能够有效规划高质量、可飞行的集群路径性能优于对比算法。2.无人机路径规划模型层级规划策略针对密集建筑环境中空间破碎、障碍密集和气流影响复杂等问题本文提出分层路径规划策略通过计算分层阈值将三维飞行空间划分为低空层和高空层结合任务需求确定最优飞行高度区间实现差异化高度选择。路径表示本文采用六自由度粒子模型描述无人机运动考虑最大转弯角和最大爬升角等机动约束并假设飞行速度恒定。每架无人机的路径被离散为包含起点和终点在内的N NN个航迹点第i ii架无人机第j jj个航迹点坐标表示为( x i , j , y i , j , h i , j ) 。 (x_{i,j},y_{i,j},h_{i,j})\text{。}(xi,j​,yi,j​,hi,j​)。目标函数无人机集群路径规划的目标是在满足多重约束条件下使整个集群的综合路径代价最小。可行路径需满足五类约束高度约束、转弯与爬升角约束、建筑避障约束、集群间避碰约束及通信保持约束。3.多策略改进狼群算法常见改进策略不赘述。4.结果展示5.参考文献[1] Lai Y, Wu H, Xia Y, et al. Research on collaborative path planning of UAV swarms for urban logistics distribution in dense building environments[J]. Expert Systems with Applications, 2026, 305: 130816.6.代码获取xx7.算法辅导·应用定制·读者交流xx