本論文は、動的環境における無人航空機（UAV）リアルタイム軌道計画のための新しいアルゴリズムであるPE-PSOを提案する。従来のParticle Swarm Optimization（PSO）の早期収束と遅延の問題を解決するために、継続的な探索メカニズムとエントロピーベースのパラメータ調整戦略を導入しました。 Bスプライン曲線を用いて軌道をモデル化し,経路の滑らかさを確保し,最適化の複雑さを低減した。複数のUAVのコラボレーションのために、遺伝的アルゴリズム（GA）ベースの作業割り当てと分散型PE-PSOを組み合わせたマルチエージェントフレームワークを開発し、スケーラビリティと調整された軌跡生成をサポートします。シミュレーションの結果、提案されたフレームワークは、既存のPSOおよび他のクラスターベースの計画者よりも、軌道品質、エネルギー効率、障害物回避、および計算時間の点で優れた性能を示したことが確認された。
