بالنظر إلى مشاكل القدرة المحدودة للبحث الشامل لخوارزمية سرب الجسيمات الكلاسيكية في تخطيط مسارات الطائرات بدون طيار ثلاثية الأبعاد، وسهولة الوقوع في الحلول المحلية المثلى، يقترح البحث خوارزمية تحسين سرب جسيمات معززة متعددة الأبعاد. تبدأ الخوارزمية بإدخال عامل تحسين لتحقيق تعديل ديناميكي لوزن القصور الذاتي في جميع مراحل البحث عن الحل الأمثل من قبل الجسيمات، مما يحسن من تكيف السرب ويتغلب على الحلول المحلية المثلى؛ ثم تعتمد على معادلات القيد الديناميكي لتعزيز عوامل التعلم، مما يجعل مشاركة المعلومات بين الجسيمات أكثر كفاءة ويحسن قدرة الخوارزمية على التعلم الذاتي؛ بعد ذلك تدمج بشكل منظم ميزات الاستراتيجيات مثل التهيئة العشوائية الخلاقة والتعلم العكسي للنخبة، لإعادة تخطيط تدفق تطور سرب الجسيمات، مما يعزز توازن وتنوع الجسيمات خلال التكرار ويحسن دقة التقارب للخوارزمية. في التجارب، من خلال مقارنة عرضية مع دوال اختبارية وتطبيقات طولية في سيناريوهات مهام ثلاثية الأبعاد معقدة، حصلت خوارزمية تحسين سرب الجسيمات المعززة متعددة الأبعاد على تحسينات في القدرة على تخطيط مسارات الطائرات بدون طيار وفقًا لمؤشرات دالة الهدف متعددة الأبعاد الجديدة مقارنة بخوارزمية سرب الجسيمات الكلاسيكية، وأظهرت فعالية وتنافسية جيدة بين خمس خوارزميات مقارنة.

طائرات بدون طيار;تخطيط مسار;خوارزمية سرب الجسيمات;فوضى;استراتيجية التعلم العكسي للنخبة