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作者：王璞;刘宏杰;
单位：云南大学信息学院;
摘要：针对标准人工鱼群算法（AFSA）在复杂环境下进行航迹规划时，存在航迹求解精度低、难以跳出局部最优等问题，提出一种优化的自适应人工鱼群算法（IAAFSA）。该算法引入鱼群自适应策略，动态调整鱼群的步长和拥挤度因子，以平衡前期探索能力与后期求解精度；引入PSO的社会认知观点，加快算法的收敛速度；在鱼群迭代求解过程中进行精英策略的交叉繁衍，以增强种群的多样性，提高算法在全局搜索中寻到更优解的能力。实验中，使用MATLAB对两个具有不同地形特点的地图进行仿真验证，结果表明IAAFSA在解决三维航迹规划问题时具有更好的收敛速度和寻优精度。
关键词：无人机;;航迹规划;;自适应人工鱼群算法;;社会认知;;精英策略;;交叉繁衍
