随着社会的发展与进步，人们不断涉及和需要解决很多复杂的实际应用问题。传统的方法对于一些复杂的问题不能求得很好的解，所以演化算法得到了很大的重视，取得了很大的发展。演化计算是模拟自然界生物演化过程产生的随机优化策略与技术。由于它具有稳健性、通用性等优点和自组织、自适应、自学习等智能特征，理论研究不断地深入，应用领域不断地扩大。其中机器人路径规划问题是一个比较复杂的问题，也是一个重要的研究领域。本文的目标就是在研究演化算法的基础上，通过演化算法来解决机器人路径规划的问题。　　 本文第1章是绪论，在本章中简要介绍了移动机器人路径规划的研究背景，研究的理论及应用意义，路径规划中要解决的基本问题及特点，路径规划的国内外研究现状及方法。第2章介绍了多目标优化的基本概念，对演化算法进行深入研究，总结了演化算法总体设计方法，着重详细的介绍了演化算法的求解问题的思路以及一些关键技术，还对其算法的搜索效果与执行效率进行了有意义的改进。第3章详细介绍了一种基于正交设计方法的多目标演化算法，在该算法中应用了正交设计方法、聚类的方法、剪切操作。这些方法的应用使算法效率更高，解得分布性更好。第4章详细介绍了如何利用演化算法来实现移动机器人路径规划，详细介绍了演化算法实现路径规划的流程，以及环境的建模与表示和几个重要遗传算子的设计。第5章给出了基于上一章的演化算法，实现机器人路径规划的仿真演示，演示在VC6.0下进行，给出了算法的方针结果。第6章是论文主要工作总结，同时对将来要开展的研究做出了一些展望。