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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于ROWPA优化算法的多智能体集群路径寻优方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114995367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210104131.9，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于ROWPA优化算法的多智能体集群路径寻优方法是由张卫东;吴迪;谢威;杨子恒;林斌;何星设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ROWPA优化算法的多智能体集群路径寻优方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于ROWPA优化算法的多智能体集群路径寻优方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：对ROWPA优化算法的参数进行预设；步骤2：判断是否有个体狼达到首领狼的判断条件，若否，则狼群在解空间中进行游走搜寻，即狼群进入游走阶段，若是，则产生首领狼，并发起召唤；步骤3：首领狼发起召唤后，其他游猎狼根据A*算法进行奔袭；步骤4：其余游猎狼转入围攻行为，对目标实施围捕；步骤5：基于淘汰更新机制对狼群进行更新，并判断狼群寻优的精度是否达到预设精度或达到最大迭代次数，若是，则输出首领狼的位置，即求解问题的最优解，若否，则返回步骤2，与现有技术相比，本发明具有提高多智能体集群路径寻优效率和寻优精度等优点。

本发明授权一种基于ROWPA优化算法的多智能体集群路径寻优方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ROWPA优化算法的多智能体集群路径寻优方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：初始化狼群，狼群即多个无人智能体，对ROWPA优化算法的参数进行预设； 步骤2：浓度判定因子判断是否有个体狼达到首领狼的判断条件，若否，则狼群在解空间中进行游走搜寻，即狼群进入游走阶段，若是，则产生首领狼，即目标，并发起召唤； 步骤3：首领狼发起召唤后，狼群中的其他游猎狼根据A*算法和首领狼替换机制进行路径规划，向首领狼位置聚集； 步骤4：除首领狼外的其余游猎狼转入围攻行为，对目标实施围捕，获得目标的位置； 步骤5：基于淘汰更新机制对狼群进行更新，并判断狼群寻优的精度是否达到预设精度或达到最大迭代次数，若是，则输出首领狼的位置，即目标的位置，若否，则返回步骤2； 所述的步骤4中，对目标实施围捕的过程具体包括以下步骤： 步骤401：在所有游猎狼离首领狼的距离满足小于等于阈值Dlimited后，各游猎狼通过合作对目标进行围捕； 步骤402：在已知最大迭代次数为Vmax情况下，构造并得到围捕阶段的自适应控制公式，以使得围捕行为具备对环境的反馈调节机制，围捕阶段的自适应控制公式为： 其中，为迭代次数为t时第s匹狼在第n维空间预计移动后的位置向量，为迭代次数为t时第s匹狼在第n维空间的位置向量，为迭代次数为t时首领狼的位置向量，V为当前迭代次数，t为迭代次数，根据围捕步长Step3设定，α为一个从0到1的随机数，以避免在迭代次数t趋近于最大迭代次数Vmax时算法寻优变化不明显，β用以为搜索提供多个方向选择，使围捕步长Step3不局限于一个方向，能够更全面地搜寻周围环境，保证智能体在围捕过程中能够感知外部变化来调整围捕步长； 步骤403：基于游猎狼互相没有信息交流导致的避障问题，在每次执行围捕步长后进行信息交流，提高游猎狼在空间中的搜索效率，信息交流的公式为： 其中，Pin为第i匹狼移动前在第n维空间的位置向量，P′in为第i匹狼此时在第n维空间的位置向量，为第i匹狼在第n维空间中与其相邻的第k匹狼和第g匹狼保持安全距离的影响因子，φin∈[-1,1]为第i匹狼在第n维空间中与首领狼保持安全距离的影响因子； 步骤404：若游猎狼遇到障碍物，则进行编队避障，若无障碍物，则进行编队构型，并保持队形； 步骤405：当迭代次数t达到狼群的最大迭代次数Vmax或得到的最优个体达到预设精度时，围捕阶段结束。

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