技术博文：路径规划算法的探索与比较——遗传算法、麻雀算法、狼群优化、粒子群算法、
差分进化算法
一、引言
路径规划是计算机科学和人工智能领域中一个重要的研究课题。在许多实际问题中，如机器
人导航、自动驾驶、物流配送等，都需要进行路径规划。本文将探讨五种不同的路径规划算
法：遗传算法、麻雀算法、狼群优化、粒子群算法和差分进化算法，并在同一地图中进行应
用。
二、五种算法介绍
1. 遗传算法（Genetic Algorithm）
遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化搜索算法。它通过模拟生物进化过程，对
问题进行优化求解。在路径规划中，遗传算法可以生成多个候选路径，并通过迭代优化找到
最优路径。
2. 麻雀算法（Sparrow Search Algorithm）
麻雀算法是一种新型的群体智能优化算法，其灵感来源于麻雀的觅食行为。该算法通过模拟
麻雀的群体行为，寻找最优解。在路径规划中，麻雀算法能够快速找到近似最优解。
3. 狼群优化（Wolf Sheep Run）
狼群优化是一种模拟狼群捕猎行为的优化算法。该算法通过模拟狼群的群体行为，如搜索、
追击和围攻等，来寻找最优解。在路径规划中，狼群优化能够找到较优的路径。
4. 粒子群算法（Particle Swarm Optimization）
粒子群算法是一种基于群体行为的智能优化算法。该算法通过模拟粒子间的相互作用和运动
规律，来寻找最优解。在路径规划中，粒子群算法能够快速找到全局最优解。
5. 差分进化算法（Differential Evolution）
差分进化算法是一种基于差分进化思想的优化算法。该算法通过不断变异和选择操作，来寻
找最优解。在路径规划中，差分进化算法能够找到较好的解。
三、实现与比较
为了在同一地图中进行比较，我们首先需要自定义一个地图。然后，我们将使用这五种算法
分别进行路径规划，并输出迭代曲线和规划路径长度。以下是部分代码示例（以 Python 为
例）：
