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改进遗传算法在机器人路径规划中的应用
文献摘要：
为解决基本遗传算法在移动机器人路径规划中存在的路径不够平滑、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进遗传算法.首先采用中间值插入法提高种群的初始质量;其次设计了新的适应度函数来平滑路径;然后采用混合选择策略以改善算法早熟的缺陷,同时对交叉算子和变异算子进行了改进以便增加种群的多样性;设计了自适应策略,对交叉和变异概率进行调整,更有效地避免了算法陷入局部最优的情况;最后提出简化算子,对生成路径进行二次优化.仿真结果表明,该算法在性能上更优.
文献关键词：
移动机器人;遗传算法;路径规划;平滑路径
中图分类号：
作者姓名：
杨博;刘树东;鲁维佳;潘玉恒
作者机构：
天津城建大学计算机与信息工程学院,天津300384
文献出处：
引用格式：
[1]杨博;刘树东;鲁维佳;潘玉恒-.改进遗传算法在机器人路径规划中的应用)[J].现代制造工程,2022(06):9-16
A类：
B类：
改进遗传算法,基本遗传算法,移动机器人路径规划,局部最优,优等,中间值,插入法,适应度函数,平滑路径,混合选择,选择策略,早熟,交叉算子,变异算子,自适应策略,变异概率,生成路径,二次优化
AB值：
0.379251
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