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改进遗传算法在移动机器人路径规划中的应用
引用本文:石铁峰.改进遗传算法在移动机器人路径规划中的应用[J].计算机仿真,2011,28(4).
作者姓名:石铁峰
作者单位:广西机电职业技术学院,广西,南宁,530007
摘    要:研究机器人路径规划问题,传统的遗传算法存在早熟收敛和收敛速度慢,影响路径规划的效率,针对移动机器人路径规划的难题,为了提高路径规划的效率,提出一种基于遗传模拟退火算法的移动机器人最优路径规划方法.应用简化编码长度的技术简化了工作路径编码方式,对于基于遗传算法产生初始路径种群后的各路径的适应值进行评价.经过多次交叉、变异,并借助模拟退火中Metropolis算法的随机移动准则制定了高效的温度更新函数,获得了从起始点到目标点的一条全局最优路径,并在MAlLAB环境中进行了仿真.仿真果证明算法的收敛速度、搜索质量和最优路径规划效率都有了明显的提高.

关 键 词:移动机器人  遗传算法  模拟退火算法  路径规划

Research on Path Planning for Mobile Robot Based on Improved Genetic Algorithm
SHI Tie-feng.Research on Path Planning for Mobile Robot Based on Improved Genetic Algorithm[J].Computer Simulation,2011,28(4).
Authors:SHI Tie-feng
Abstract:
Keywords:
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