文章标题：基于动态多种群灰狼算法的UUV集群协同航路规划方法

文章作者：尹洪亮^1,2, 孙梓扬¹, 杨淑洁¹, 徐晓丽², 刘美廷¹, 杜雪³
关 键 字：改进灰狼算法;UUV集群;航路规划;动态聚类
文章摘要：针对复杂水下环境中的水下无人航行器（Unmanned Underwater Vehicle，UUV）集群航路规划问题，本文提出一种动态多种群灰狼优化算法（Dynamic Multi -Population -Grey Wolf Optimizer，DyP-GWO）。DyP-GWO引入动态聚类机制，将灰狼种群划分为多个子群体独立进化，增加搜索空间的多样性，避免算法陷入早熟收敛。采用收敛因子分阶段递减策略，提升全局和局部搜索能力。设计动态位置更新机制，根据个体间距及子群体间距自适应调整更新策略，增强搜索的灵活性，避免固定更新策略带来的局部最优问题。仿真结果表明，与传统GWO算法相比，其规划的航行时间减少8.1%，航行路程减少11.9%，显著提升了优化性能，为UUV集群航路规划提供了高效可靠的方案。