【摘 要】
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基于多目标进化算法的机器人路径规划问题存在求解速度慢的不足,为提高求解效率,提出了一种多目标二次优化方法(MOQO).在MOQO方法中首先引入二次优化的思想.通过离线的全局优
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基于多目标进化算法的机器人路径规划问题存在求解速度慢的不足,为提高求解效率,提出了一种多目标二次优化方法(MOQO).在MOQO方法中首先引入二次优化的思想.通过离线的全局优化为在线的局部优化提供一个次优的初始解集,以更有效利用全局优化过程的先验信息和进化信息,从而加速后期的局部优化操作;其次,在MOQO方法中还提出了一种改进的多目标进化算法PPMOEA,以进一步提高优化求解的实时性能.最终的机器人路径规划仿真实验测试了MOQO方法对进化求解操作的加速效果,证明了方法的有效件和可行性.
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