基于改进自适应遗传算法的机器人路径规划

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传统的遗传算法由于具有收敛速度较慢、局部搜索能力差等缺点,在解决机器人路径规划问题时得到的解的质量不高。为了进一步提高规划效果,将路径的长度和拐点数量同时作为适应度评估指标,并对轮盘赌选择法进行了改进,设计了自适应交叉算子和变异算子,提出了一种新的自适应遗传算法。在栅格环境下进行了实验。结果表明,该算法与传统遗传算法和文献[12]的自适应遗传算法相比平均最短路径缩短了9.90%和5.37%,路径的拐点数量和算法收敛的迭代次数也更少,验证了优化的效果。
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