【摘 要】
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针对基本遗传算法在机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的遗传算法.在适应度函数中增加带有惩罚项的平滑度函数;引入精英保留机制,保留每一代最优个体;自适应调整交叉概率和变异概率,使交叉概率和变异概率随进化次数变化而变化.利用MATLAB在两种障碍物地图中与其他两种算法进行仿真对比分析,实验结果表明,改进后的算法在路径规划的应用中有效减少了机器人的转弯次数,提高了逃离局
【机 构】
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南京师范大学电气与自动化工程学院,南京邮电大学自动化学院、人工智能学院,江苏省物联网智能机器人工程实验室,南京中科煜宸激光技术有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB1103200),江苏省科技成果转化项目(BA2020004),2020年江苏省省级工业和信息产业转型升级专项资金项目(JITC-2000AX0676-71),南京市优势产业关键技术突破招标项目(201803).
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针对基本遗传算法在机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的遗传算法.在适应度函数中增加带有惩罚项的平滑度函数;引入精英保留机制,保留每一代最优个体;自适应调整交叉概率和变异概率,使交叉概率和变异概率随进化次数变化而变化.利用MATLAB在两种障碍物地图中与其他两种算法进行仿真对比分析,实验结果表明,改进后的算法在路径规划的应用中有效减少了机器人的转弯次数,提高了逃离局部最优路径的能力,寻优能力更强.
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