【摘 要】
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针对传统遗传算法中适应度函数把最短路径作为主要遗传因素而未考虑转角及多余路径点造成的时间过多与搜索效率低的情况,文章提出一种改进遗传算法的路径规划方案,把适应度函
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针对传统遗传算法中适应度函数把最短路径作为主要遗传因素而未考虑转角及多余路径点造成的时间过多与搜索效率低的情况,文章提出一种改进遗传算法的路径规划方案,把适应度函数选取在满足最短路径的基础上加入角度控制和其余路径信息融合得到新的适应度函数。首先采用栅格法建立实验模型,然后在满足最短路径,路径可行及转弯少的情况下融合成一个新的适应度函数,并其增加插入算子与删除算子进行路径优化得到最优解。最后通过MATLAB实验进行验证,结果表明:在路径规划问题上基于该改进的适应度函数的遗传算法优于基本遗传算法,证明了方案是
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