【摘 要】
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针对煤矿井下环境的复杂性和不确定性,提出了一种改进遗传算法用于煤矿探测机器人的路径规划。采用栅格法在三维空间中对机器人工作环境进行建模,对染色体编码,初始种群生成
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针对煤矿井下环境的复杂性和不确定性,提出了一种改进遗传算法用于煤矿探测机器人的路径规划。采用栅格法在三维空间中对机器人工作环境进行建模,对染色体编码,初始种群生成、适应度函数的设计等操作进行了改进;算法采用了可变长度的染色体编码方式,使用随机指导式搜索策略来生成初始种群;根据路径长度最短且能耗最少的评价指标设计了适应度函数,并优化设计了遗传算法中的交叉和变异算子,解决了传统遗传算法＂早熟现象＂和＂收敛速度慢＂的问题,仿真实验证明了该方法的有效性和可行性。
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