航迹目标值降18–29%
针对无人机航迹规划中收敛慢、易陷局部最优的问题，通过多策略改进提升了全局搜索能力与最优航迹质量。
娄泰山 · Yu, Wang · Guangsheng, Guan · Lu, Yingbo · Qi, Renlong
Journal of Bionic Engineering 2024
在种群初始化阶段引入吹雪策略，扩大初始搜索范围，避免算法过早陷入局部最优，从而提高全局搜索能力。
将双种群迭代替换为多种群迭代，并补充水蒸发阶段的位置更新公式，有效协调算法的全局探索与局部开发能力，提升寻优精度。
应用于无人机航迹规划时，PHISAO在两个地图上规划出的航迹目标函数值比SAO分别平均降低29.49%和18.34%，证明其在复杂环境下能获得更优航迹。