根据所提供的文件内容，我们可以生成以下知识点：
1. 机器人协同搜索避障巡检策略的重要性与应用场景
在工作区域搜索任务中，尤其是存在障碍物的复杂环境中，机器人协同搜索避障巡检策略可以显著提高操作目标的搜索效率和安全性。这种策略可以应用于多种场景，比如工厂巡检、环境监测、灾害搜救等，其中不确定性和障碍物是需要解决的关键问题。
2. 灰狼优化算法的改进与应用
文件中提到的改进灰狼优化算法（Improved Gray Wolf Optimizer, IGAWO）是一种启发式算法，通过引入非线性收敛因子和动态权重策略，对传统算法进行了优化。这种改进可以加快算法的收敛速度，提高求解精度，并增强算法的稳定性。灰狼优化算法是一种有效的优化方法，特别是在多目标优化问题中。
3. 随机与固定搜索相结合的策略
该策略结合了随机搜索和固定路线搜索两种方式。固定路线搜索适合于重点监测区域，可以高效地进行多任务点遍历。随机路线搜索则是在非重点监测区域，利用差速转向移动机器人的灵活转动特性，提高搜索的灵活性和广度。
4. 交互式人工标记在目标点定位中的应用
在巡检过程中，交互式人工标记方法被用来定位和标记搜索目标点。人工标记增加了搜索的精确性和可靠性，为后续的遍历顺序规划和避障提供了重要参考。
5. D*算法在避障路径规划中的作用
D*算法是一种动态路径规划算法，被用于指导机器人避开障碍物并到达目标点。它能够在环境变化时快速更新路径，适用于动态变化的工作环境。
6. 国际通用工程函数仿真的重要性
通过国际通用工程函数进行的仿真实验，可以验证改进算法的有效性。仿真实验可以模拟真实环境中的各种情况，是测试和验证算法性能的重要手段。
7. 文档内容的其他相关信息
- 提到的文献为中国安全生产科学技术的第16卷第6期，由李靖、杨帆、王丽撰写，发表于2020年6月。
- 文中还提到文章的中图分类号为X913.4和TP301.6，文献标志码为A，文章编号为1673-193X(2020)-06-0023-07。
- 提供了文章的DOI号：10.11731/j.issn.1673-193x.2020.06.004和网页链接***。
- 所属的机构分别为河北工业大学电子信息工程学院和天津城建大学计算机与信息工程学院。
这些知识点详细地概述了文档中提到的关键技术和策略，能够帮助理解文章内容，并在实际应用中起到指导作用。
