针对海流环境下无人水面艇(unmanned surface vessel, USV)的多目标路径规划问题，构建USV的多目标路径规划模型，并提出一种改进的粒子群(particle swarm optimization, PSO)算法。采用自适应惯性权重来平衡算法的全局和局部搜索能力，避免算法过早收敛；引入精英反向学习策略提升算法跳出局部最优解的能力。仿真结果表明，改进的算法具有更好的寻优能力和鲁棒性，能够有效解决海流环境下USV的路径规划问题。
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