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本文首先在基本遗传算法的基础上，提出了一种带启发式的遗传算法，在简单环境中规划出一条最优路径。其次针对复杂环境中的路径规划问题提出了禁忌—遗传算法，用遗传算法提供并行搜索主框架，嵌入禁忌搜索的个体串行搜索方式，使算法性能得以改进。仿真表明，该方法能有效地提高算法的收敛速度与解的质量。最后根据机器人工作的实际情况，提出了多约束条件下的路径规划问题，通过全局规划与局部规划相结合的方法，找到了一条满足无碰、搬运物品不超过限度的最短路径。同时，在所有仿真研究之后，从理论上对各种算法的收敛性进行了分析。