摘要：针对花授粉算法(FPA)的全局授粉和局部授粉存在的缺点而导致花授粉算法局部开发能力差、求解精度低及收敛速度慢等问题,提出一种新搜索策略的FPA。该算法把全局领域搜索策略融入到花授粉算法中,以提高FPA的探测能力;运用带惯性权重的三角变异和精英变异策略对其局部授粉进行重构,以提升FPA的探索能力和加快算法收敛速度。此外,为了减轻种群个体演化的随意性,提高FPA的优化精度和速度,运用精英个体机制来引导种群其他个体的演化方向。通过对13个经典测试函数的求解结果表明,新算法与标准花授粉算法和其他改进花授粉算法相比,其优化能力至少提升了20.08%,显示出其良好的竞争力。同时,利用新算法对无人作战飞行器航线规划问题进行求解,实验结果表明,其用于解决实际工程问题是可行的,且与对比算法相比,其优化能力也具有一定的优势。