【摘 要】
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该文对国内外机器人路径规划方法进行了研究,并重点研究了基于粗糙集遗传算法的机器人路径规划方法,改进遗传算法,利用国内外在粗糙集理论和遗传算法方面的最新研究成果,结合
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该文对国内外机器人路径规划方法进行了研究,并重点研究了基于粗糙集遗传算法的机器人路径规划方法,改进遗传算法,利用国内外在粗糙集理论和遗传算法方面的最新研究成果,结合机器人路径规划方法,对粗糙集和遗传算法的结合问题进行了深入的探索性研究,并进行了大量的仿真实验研究和理论分析,研究了两种算法在结构上和理论上的融合,首次提出基于粗糙集和遗传算法的机器人路径规划方法,将粗糙集和遗传算法相结合,提高机器人路径规划的速度及其在复杂环境下的规划能力.研究了混合算法的性能,利用粗糙集软计算方法训练机器人的可行路径.
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