【摘 要】
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针对随机障碍物环境下的多智能体编队避障问题，提出一种灰狼优化算法（GWO）与人工势场法（APF）相结合的多智能体编队避障方法。使用改进收敛因子的灰狼优化算法（IGWO）进行参数寻优，提升全局寻优能力，解决APF引力和斥力增益系数的经验取值存在局限性，编队系统避障速度慢的问题。基于领航跟随法的编队结构，采取动态队形变换避障策略，解决编队过程中灵活性较差的问题。设计编队效率函数，用于评估和验证编队系统
【基金项目】
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浙江省公益技术项目（LGN21C190007）； 宁波市自然科学基金（202003N4074）；
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针对随机障碍物环境下的多智能体编队避障问题，提出一种灰狼优化算法（GWO）与人工势场法（APF）相结合的多智能体编队避障方法。使用改进收敛因子的灰狼优化算法（IGWO）进行参数寻优，提升全局寻优能力，解决APF引力和斥力增益系数的经验取值存在局限性，编队系统避障速度慢的问题。基于领航跟随法的编队结构，采取动态队形变换避障策略，解决编队过程中灵活性较差的问题。设计编队效率函数，用于评估和验证编队系统在避障过程中队形的稳定性和对环境的适应性。仿真结果表明，该方法下编队避障收敛速度更快，队形保持完整，环境适应性更强。
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