【摘 要】
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标准遗传算法在解决各类优化问题中获得成功，但它在具体的应用中由于缺乏对特定知识的利用，其性能有待提高。针对机器人路径规划的实际应用，通过优化设计标准遗传算法中的交叉算
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标准遗传算法在解决各类优化问题中获得成功，但它在具体的应用中由于缺乏对特定知识的利用，其性能有待提高。针对机器人路径规划的实际应用，通过优化设计标准遗传算法中的交叉算子和变异算子，提出一种应用于机器人路径规划的改进型遗传算法。在把地图特征信息引入遗传算子的操作过程中提高了算法的进化效率。计算机仿真实验结果证明该算法在收敛速度、最优解输出概率方面相对于基本遗传算法有了显著提高。
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