【摘 要】
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以人工势场法和栅格法为基础,考虑到遗传算法的＂收敛速度慢＂和＂早熟收敛＂问题,提出了一种基于量子遗传算法的机器人路径规划方法。该方法采用栅格法进行路径规划,利用人工势场法
【机 构】
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南京理工大学计算机学院,商丘职业技术学院软件学院
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以人工势场法和栅格法为基础,考虑到遗传算法的＂收敛速度慢＂和＂早熟收敛＂问题,提出了一种基于量子遗传算法的机器人路径规划方法。该方法采用栅格法进行路径规划,利用人工势场法控制移动机器人,利用量子遗传算法选择最优或次优个体,并且引入双适应度评价函数评价进化个体,为最优或次优个体进入下一代提供了保障。仿真实验表明,该方法的寻优能力及稳定性均优于遗传算法和量子遗传算法,且具有更好的收敛性以及更强的连续空间搜索能力,适于求解复杂优化问题。
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