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针对机器人的路径规划，提出了一种将粗糙集和微种群遗传算法相结合的路径规划算法，该算法采用栅格法划分机器人的工作空间，十进制路径编码方式，在粗糙集生成初始路径的基础上，通过运用微种群遗传算法对这些初始路径进行优化后，得到了一条最优或近似最优路径，在Matlab环境进行的机器人路径规划仿真实验中，笔者用到的微种群遗传算法与一般遗传算法相比，具有优化效果明显，环境适应性强等优点，能够有效地提高机器人路径规划速度，结果表明作者提出的方法是正确和有效的。 相似文献
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针对机器人的路径规划,提出了一种将粗糙集和微种群遗传算法相结合的路径规划算法.该算法采用栅格法划分机器人的工作空间,十进制路径编码方式.在粗糙集生成初始路径的基础上,通过运用微种群遗传算法对这些初始路径进行优化后,得到了一条最优或近似最优路径.在Matlab环境进行的机器人路径规划仿真实验中,笔者用到的微种群遗传算法与一般遗传算法相比,具有优化效果明显,环境适应性强等优点,能够有效地提高机器人路径规划速度,结果表明作者提出的方法是正确和有效的. 相似文献
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