【摘 要】
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提出了一种专用的遗传算法,该算法借助启发式算法产生初始路径,通过删除算子进一步提高最优路径质量.采用参数混沌粒子群算法和最优个体混沌粒子群算法进行移动机器人路径规
【基金项目】
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教育部第36批留学回国人员科研启动基金,项目批准号:1341;国家自然科学基金,项目批准号:60374032;北京市重点学科建设项目,项目批准号:XK100080537资助
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提出了一种专用的遗传算法,该算法借助启发式算法产生初始路径,通过删除算子进一步提高最优路径质量.采用参数混沌粒子群算法和最优个体混沌粒子群算法进行移动机器人路径规划,并探讨了不同混沌映射模型对以上两种混沌粒子群算法的影响,在此基础上提出了一种基于最优个体替换的改进粒子群算法,并进行了仿真对比研宄.仿真实验说明当本文所提专用遗传算法和改进粒子群算法用于移动机器人最优路径规划时,能得到距离较短且平滑性较好的最优路径.
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