随着野外装备智能化的不断发展，野外环境下的装备路径优化成为近年来研究的重要领域之一，其在促进**力量的发展和推动**智能化的进程等方面起到重要作用。目前国内外对于既有道路下车辆优化方法的研究和总结较为成熟，但由于野外环境的复杂性和未知性，基于既有道路的优化算法无法在野外路径优化中直接应用。因此，本文基于国内外野外环境下的装备路径优化技术的研究现状，从环境建模和路径优化算法两个研究层面进行了归纳总结，并将野外路径优化算法分为单装备路径优化和多装备路径优化，阐述了各方法的适用范围与利弊，针对野外环境下的动力学问题，重点阐述了动力学约束下的装备路径优化算法，最后对未来野外路径优化算法的发展方向进行了展望。

随着装备智能化的发展，复杂野外环境下车辆的路径规划已成为关键技术之一，为**力量发展、**装备智能化提供重要保障。野外环境中有多种影响车辆行驶的因素，如障碍物、路面坑洼和泥泞等，传统城市道路的路径优化算法大多针对既有道路，难以满足在存在多种未知威胁的复杂野外环境下的路径优化要求。同时，目前路径优化算法对于野外复杂的土壤地质条件考虑较少，因此本文基于Bekker地面力学理论，结合改进的遗传算法，提出了一种考虑土壤对车辆行驶影响的改进遗传算法，该方法以路径行驶时间最短为优化目标，建立了适合野外环境的路径优化算法。含障碍物和含多种土壤的野外环境建模和路径优化结果表明：该优化算法建立了地面力学特性与车辆行驶的耦合作用，综合考虑了野外环境下的障碍物、土壤特征和车辆特性等因素，在复杂的野外环境下得到了车辆可以安全、高效和畅通通行的野外路径，为建立地形力学与路径优化算法的联系提供了参考。

针对现有激光化学气相沉积设备在寻找掩膜版缺陷点时存在镜头移动行程长、镜头频繁失焦的问题，采用基于2⁃opt邻域搜索的蚁群算法来优化设备的修复缺陷点顺序。相对于传统的X/Y轴升序排列，此方法能够有效缩短镜头寻点时间、降低失焦概率。为加快处理大规模缺陷点时的算法速度，提出设置蚁群近邻搜索范围、2⁃opt固定半径邻域搜索以及设置不检测标记的加速策略来改善2⁃opt蚁群算法的收敛时间和优化质量。实验证明，改善后的2⁃opt蚁群算法路径优化率超过92.5%，最快算法时间仅为5.72 s，失焦率仅仅为0.28%，相比基本蚁群算法和基本2⁃opt蚁群算法，改善后的2⁃opt蚁群算法在路径优化质量、优化时间以及保证镜头焦距稳定方面更具优势。

针对光纤网络通信中数据流传输路径质量影响网络资源利用率的问题，提出了一种改进的数据传输路径优化机器学习算法。首先,利用机器学习完成对初始数据的预处理，获取数据特征信息，完成数据流分类。基于对光纤跨度内数据流的分析，构建集群组完成数据路径的调整，实现网络资源的充分利用。其次，以包含特征参数的相似矩阵为约束条件，完成聚类分析的优化。根据数据特征参数建立相似矩阵，并在特征参数与通信路径的数据流类型之间建立函数映射关系。最后利用核函数对传输路径进行优化，实现网络传输路径的优化。实验针对包含多个光纤跨度的网络进行路径优化，并与传统的K-means聚类算法对比。测试中6种不同数据流的比例可以充分反映不同条件下的数据通信状态。实验结果表明：该算法的分类准确率为94.6%，平均执行时间为12.8 s，平均聚类变化度为31.3%。传统的K-means聚类算法分类准确率为84.6%，平均执行时间为20.8 s，平均聚类变化为46.2%。该算法的收敛时间也优于传统算法，其在网络数据传输中具有更高的准确性和实时性。