随着现代科技和智能水平的不断发展，人们致力于研究智能移动机器人。为了获取机器人全局最优路径，文章提出一种基于改进的狼群算法移动机器人路径规划。狼群算法是近年来新提出的一种群体智能优化算法，已在很多领域成功引用并取得了优质的成果。文章为了扩充和提高狼群算法的理论体系和实践应用，进行了算法的改进。该算法提出并行游走机制，通过探狼在原位置周围适度密集搜索和搜索的多样性进一步提高探狼的局部搜索能力;构建智能奔袭行为，通过猛狼和头狼距离的变换而改变奔袭步长提高猛狼自适应调节能力;提出向心围攻策略，通过去除围攻步长使得狼群加快进入围攻领域充分提高了算法的局部搜索能力。　　算法改进后，为了验证算法的收敛性，使用马尔科夫链进行分析;为了验证算法的性能，使用15个标准测试函数对该进的狼群算法的性能进行测试，并与狼群算法、粒子群算法、人工蜂群算法和人工鱼群算法进行比较，结果表明改进的狼群算法有效性更好。　　最后，将IWPA算法应用到移动机器人路径规划中，由于参数较多，文章利用TAGUCHI正交试验进行算法参数以及目标函数的分析，以此选取实验参数值，进行基于IWPA算法与WPA算法的路径规划对比实验。实验结果表明，IWPA算法规划出的路径质量更佳，同时提升了移动机器人路径的规划效率。