【摘 要】
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基于传统遗传算法在移动机器人路径规划中应用的不足,对遗传算法进行了一定的改进。在初始化种群中采用闵科夫斯基和原理扩展障碍物,选择真正可行的区域,在可行区域中去初始
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基于传统遗传算法在移动机器人路径规划中应用的不足,对遗传算法进行了一定的改进。在初始化种群中采用闵科夫斯基和原理扩展障碍物,选择真正可行的区域,在可行区域中去初始化种群,这样提高了进化的速度;在选择算子中引入了相似性的概念,扩大父代的种类,避免快速进入局部最优解;在交叉算子中采用了动态确定变异概率,这样可以提高个体的质量;通过仿真证明了改进的遗传算法能够更快的收敛到全局最优解,方法是正确有效的。
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