路径规划对于无人机（UAV）集群的任务执行十分重要，而且高维场景中的计算通常很复杂。群体智能为解决该问题提供了较好的解决思路。粒子群优化（PSO）算法具有参数少、收敛速度快、操作简单等优点，尤其适用于路径规划问题，但它在应用时存在全局搜索能力差、容易陷入局部最优的问题。为了解决上述问题以提升无人机集群路径规划的效果，提出了动态簇粒子群优化（DCPSO）算法。首先，利用人工势场法和滚动时域控制原理建模UAV集群路径规划问题的任务场景；其次，引入Tent混沌映射和动态簇机制进一步提升全局搜索能力和搜索精度；最后，使用DCPSO算法优化模型的目标函数，以获得UAV集群的每个轨迹点的选择。在单峰/多峰、低维/高维不同组合的10种基准测试函数下的仿真实验结果表明，与PSO、鸽子启发优化（PIO）、麻雀搜索算法（SSA）和混沌扰动鸽群优化（CDPIO）算法相比，DCPSO算法具有更好的计算最优值、均值和方差，搜索精度更佳，稳定性更强。此外，UAV集群路径规划应用实例仿真结果也验证了DCPSO算法的性能与效果。

针对多微云计算模式下计算任务卸载过程复杂、任务响应时间长的问题，构建面向多微云协作的计算任务卸载模型，并提出加权自适应惯性权重的粒子群优化（WAIW-PSO）算法，快速求解最优卸载策略。首先，对移动终端-微云-远程云的任务执行过程进行建模；其次，考虑多用户对计算资源的竞争，构建基于多微云协作的任务卸载模型；最后，针对求解最佳任务卸载策略复杂度过高的情况，提出WAIW-PSO算法求解卸载问题。仿真实验结果表明，与标准粒子群优化（PSO）算法以及基于高斯函数递减惯性权重的粒子群优化（GDIWPSO）算法相比，WAIW-PSO算法可以根据进化代数和个体适应度综合调整惯性权重，寻优能力较强，求解最优卸载策略的时间最短；在不同设备数、任务数等情况下选择不同任务卸载策略进行对比实验的结果表明，基于WAIW-PSO算法的卸载策略可以明显缩短任务总完成时间。

针对在云雾协作下实现移动用户任务请求的合理分配与调度的问题，提出了一种基于云雾协作模型的任务分配算法——IGA。首先，采用混合编码的方式对个体进行编码，并采用随机的方式产生初始种群；其次设定服务商的花费作为目标函数；然后进行选择、交叉、变异操作产生出符合条件的新个体；最后，根据染色体中的任务请求类型分配到相应的资源节点上，并更新迭代计数器，直到迭代完成。仿真结果表明，在处理移动用户请求时，与传统的云模型相比，云雾协作模型在时延上降低了近30 s，服务水平目标（SLO）违规率上降低了约10个百分比，在服务提供商花费上亦有所减少。