【摘 要】
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针对具有多个优化目标的机器人全局路径规划问题，提出一种改进的多目标优化遗传算法。在初始群体的生成中，采用把随机法和基于问题先验知识的启发式方法相结合的策略，以加快收敛
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针对具有多个优化目标的机器人全局路径规划问题，提出一种改进的多目标优化遗传算法。在初始群体的生成中，采用把随机法和基于问题先验知识的启发式方法相结合的策略，以加快收敛速度；在遗传算子的设计中，引入删除、修复和平滑算子，以提高算法的搜索效率；在选择算子中。加入避免外部存储器中出现相同个体的机制，以防止早熟收敛。仿真结果表明：该文算法运行一次能够有效地产生一组近似Pareto最优路径解。
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