长江信息通信杂志

摘要：针对标准灰狼算法在路径规划中存在的初始解质量差、收敛速度慢及易陷入局部最优等问题,提出一种融合A引导与自适应权重的改进灰狼算法(IGWO)。该方法通过A生成参考路径以优化种群初始化,引入自适应权重平衡全局探索与局部开发,并结合精英保留与局部搜索提升路径质量。在20×20栅格环境中的实验表明:与A*算法相比,该文方法路径长度平均缩短1.26%,节点数减少且平滑度提高;相较于标准GWO,改进算法具有更快的收敛速度与更优的实时性。该研究为复杂环境下智能小车路径规划提供了有效解决方案。

关键词： 灰狼优化算法;路径规划;A*算法;自适应权重;智能小车;

DOI： 10.20153/j.issn.2096-9759.2026.05.005

专辑： 信息科技

专题： 自动化技术

分类号： TP18;TP23