【摘 要】
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针对传统遗传算法在路径规划中存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合Bezier遗传算法.首先,对传统遗传算法进行改进,采用启发式中值插入法建立初始种群,基于路径长度、路径安全性和路径能耗3个指标生成多目标适应度函数,再分别利用分层法、单点交叉法和八邻域单点变异法设计选择、交叉、变异算子;其次,引入Bezier曲线的概念,以改进遗传算法运行得出的路径序列点作为Bezier曲线的控制点生成最优曲线路径,确保移动机器人的高效运行;最后,在栅格环境下进行仿真实验.结果 表明,该算法是有效的,且在路径长
【机 构】
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扬州大学信息工程学院,江苏扬州225127
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针对传统遗传算法在路径规划中存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合Bezier遗传算法.首先,对传统遗传算法进行改进,采用启发式中值插入法建立初始种群,基于路径长度、路径安全性和路径能耗3个指标生成多目标适应度函数,再分别利用分层法、单点交叉法和八邻域单点变异法设计选择、交叉、变异算子;其次,引入Bezier曲线的概念,以改进遗传算法运行得出的路径序列点作为Bezier曲线的控制点生成最优曲线路径,确保移动机器人的高效运行;最后,在栅格环境下进行仿真实验.结果 表明,该算法是有效的,且在路径长度和运行时间方面具有显著优势.
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