粒子群算法（PSO）因其高效性被广泛应用于工程优化领域，但现有的许多PSO变体往往采用固定算子，限制了粒子自主学习和智能水平，导致在处理复杂适应度问题时性能受限。本文提出了一种融合强化学习与邻域差分变异策略粒子群算法（NRLPSO），该方法引入了动态振荡惯性权重（DOW）以增强粒子的动态调节能力，并利用基于强化学习的速度向量生成策略（VRL）实现粒子在每轮迭代中自主选择速度更新模型，从而在探索与开

优化工业信息集成是发挥工业4.0潜力的基础，推动基于数据的决策，以提高运营效率、降低成本，并增强现代工业环境中的竞争力。在这一过程中，无人机（UAV）路径规划扮演着至关重要的角色，它支持高效、可靠的数据收集与传输，从而为智能决策提供基础。本文提出了增强霜冰优化算法（IRIME），IRIME通过霜晶扩散机制提高初始种群的多样性，通过高空凝结策略提升全局搜索能力，通过格子编织策略避免过早收敛。

BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种机器学习算法，其通过反向传播算法来训练网络，使其能够学习输入数据的模式并进行预测或分类任务。BP神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层，并使用反向传播算法来调整网络中的权重，以最小化预测结果与实际结果之间的误差。BP神经网络可以被归类为一种监督学习算法，用于解决各种机器学习问题，如回归、分类等。

1] 梁景润,刘丽桑,陈炯晖,等.多策略优化麻雀搜索算法及其路径规划的应用[J].福建理工大学学报,2023,21(06):605-612.栅格法模型最早由 W.E. Howden 于 1968 年提出，障碍物的栅格用黑色表示，可通过的自由栅格用白色表示。[3] 张恩浩.基于麻雀搜索算法的移动机器人路径规划算法研究[D].重庆理工大学,2022.[2] 邓明杰.面向路径规划的群智能优化算法研究[D

1] 梁景润,刘丽桑,陈炯晖,等.多策略优化麻雀搜索算法及其路径规划的应用[J].福建理工大学学报,2023,21(06):605-612.栅格法模型最早由 W.E. Howden 于 1968 年提出，障碍物的栅格用黑色表示，可通过的自由栅格用白色表示。[3] 张恩浩.基于麻雀搜索算法的移动机器人路径规划算法研究[D].重庆理工大学,2022.[2] 邓明杰.面向路径规划的群智能优化算法研究[D

1] 梁景润,刘丽桑,陈炯晖,等.多策略优化麻雀搜索算法及其路径规划的应用[J].福建理工大学学报,2023,21(06):605-612.栅格法模型最早由 W.E. Howden 于 1968 年提出，障碍物的栅格用黑色表示，可通过的自由栅格用白色表示。[3] 张恩浩.基于麻雀搜索算法的移动机器人路径规划算法研究[D].重庆理工大学,2022.[2] 邓明杰.面向路径规划的群智能优化算法研究[D

1] 梁景润,刘丽桑,陈炯晖,等.多策略优化麻雀搜索算法及其路径规划的应用[J].福建理工大学学报,2023,21(06):605-612.栅格法模型最早由 W.E. Howden 于 1968 年提出，障碍物的栅格用黑色表示，可通过的自由栅格用白色表示。[3] 张恩浩.基于麻雀搜索算法的移动机器人路径规划算法研究[D].重庆理工大学,2022.[2] 邓明杰.面向路径规划的群智能优化算法研究[D

1] 梁景润,刘丽桑,陈炯晖,等.多策略优化麻雀搜索算法及其路径规划的应用[J].福建理工大学学报,2023,21(06):605-612.栅格法模型最早由 W.E. Howden 于 1968 年提出，障碍物的栅格用黑色表示，可通过的自由栅格用白色表示。[3] 张恩浩.基于麻雀搜索算法的移动机器人路径规划算法研究[D].重庆理工大学,2022.[2] 邓明杰.面向路径规划的群智能优化算法研究[D

1] 梁景润,刘丽桑,陈炯晖,等.多策略优化麻雀搜索算法及其路径规划的应用[J].福建理工大学学报,2023,21(06):605-612.栅格法模型最早由 W.E. Howden 于 1968 年提出，障碍物的栅格用黑色表示，可通过的自由栅格用白色表示。[3] 张恩浩.基于麻雀搜索算法的移动机器人路径规划算法研究[D].重庆理工大学,2022.[2] 邓明杰.面向路径规划的群智能优化算法研究[D

1] 梁景润,刘丽桑,陈炯晖,等.多策略优化麻雀搜索算法及其路径规划的应用[J].福建理工大学学报,2023,21(06):605-612.栅格法模型最早由 W.E. Howden 于 1968 年提出，障碍物的栅格用黑色表示，可通过的自由栅格用白色表示。[3] 张恩浩.基于麻雀搜索算法的移动机器人路径规划算法研究[D].重庆理工大学,2022.[2] 邓明杰.面向路径规划的群智能优化算法研究[D