摘要：针对复杂地形环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(MWOA)的动态UAV路径规划方法。首先,通过解析山体地形、动态目标和威胁区,建立三维动态环境与UAV航路模型;其次,提出一种自适应步长高斯游走策略,并将该策略用于平衡算法的全局探索与局部发掘的能力;最后,提出一种辅助修正策略对种群最优个体进行修正,并结合差分进化策略,在避免种群陷入局部最优的同时提高算法的收敛精度。为验证MWOA的有效性,使用MWOA与鲸鱼优化算法(WOA)、人工蜂鸟算法(AHA)等智能算法求解CEC2022测试函数,并在设计的UAV动态环境模型中进行验证。仿真结果对比分析表明,与WOA相比,MWOA的收敛精度提高了6.1%,标准差减小了44.7%。可见,所提MWOA收敛更快且精度更高,能有效处理UAV路径规划问题。