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自适应灰狼优化算法三维无人机路径规划 Python 生物启发｜免费代码
基于灰狼社会等级和狩猎机制的三维路径规划算法，支持盒状和球形障碍物规避，80%目标偏向策略加速收敛，包含三个难度递增的测试场景。
项目说明
核心功能
- 生物启发优化：模拟灰狼群体的领导层级（Alpha、Beta、Delta）和狩猎行为
- 三维障碍物规避：支持盒状和球形障碍物，可配置安全距离
- 目标导向搜索：80%概率的目标偏向策略，加速大空间收敛
- 自适应机动：遇到障碍物时自动执行横向移动逻辑
运行环境
Python 3.6+, NumPy
核心文件
- AGWO.py - 自适应灰狼优化器核心实现
- benchmarksingle1.py - 稀疏障碍物测试
- benchmarksingle2.py - 中等密度测试
- benchmarksingle3.py - 高密度迷宫测试
- requirements.txt - 依赖列表
- README_CN.md - 完整中文文档
使用方法
pip install numpy
python benchmarksingle1.py # 运行测试场景算法参数
- n_wolves: 40 - 搜索代理数量
- resolution: 0.5 - 路径段步长
- max_path_length: 200 - 最大段数
- obstacle_margin: 0.8 - 安全缓冲距离
性能特点
- 路径长度最小化
- 100%无碰撞轨迹
- 快速收敛
- 不同障碍密度下稳定表现
适用场景
无人机自主导航、机器人路径规划、三维空间避障、智能交通系统、游戏AI寻路