基于改进遗传算法的机器人路径规划与仿真

针对标准遗传算法解决机器人处于障碍环境下寻找最优路径局部寻优精度较差、规划效率低的问题,提出一种改进遗传算法的机器人路径规划方法。该算法采用一维编码表示路径,构造了路径最优化的目标函数和适应度函数,利用多个种群拓宽搜索空间,提高了规划效率,采用保优选择策略,避免陷入局部最优。仿真结果表明,改进遗传算法比标准遗传算法路径规划质量高,能够获得平滑的低代价路径,稳定性好,是机器人路径规划的一种较好的方法,且具有一定的推广意义。     

基于差分进化算法的改进遗传算法的UUV路径规划

针对水下无人航行器在三维环境中的全局路径规划问题,从优化初始种群和提高收敛精确度寻得最优路径的角度改进遗传算法,并对遗传算法和差分进化算法的融合进行了研究。采用精英反向学习的方式筛选初始种群,寻得较优初始种群并融合差分进化算法思想改进遗传算法,提升了算法的全局搜索能力。结果表明,改进算法的初期收敛速度较快,规划的曲线能够降低UUV能耗,在一定程度上改善了陷入局部最优解的情况。     

基于小生境遗传算法的足球机器人路径规划

将基于共享机制的小生境遗传算法应用到足球机器人路径规划中,对比其他算法说明其在求解多峰值函数优化计算问题时具有时间最优性,并能保持解的多样性,具有很高的全局寻优能力和收敛速度。通过仿真试验证明了小生境遗传算法在路径寻优过程中的有效性和正确性。     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

标准遗传算法在解决各类优化问题中获得成功,但它在具体的应用中由于缺乏对特定知识的利用,其性能有待提高。将改进遗传算法用于移动机器人的全局路径规划,复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,建立边界约束,路径点必须在障碍物之外,路径点连线不能与障碍物相交等3个约束条件,以机器人行走路径最短作为适应度函数进行遗传优化。计算机仿真实验结果证明该算法在收敛速度、最优解输出概率方面相对于基本遗传算法有了显著提高。     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

标准遗传算法在解决各类优化问题中获得成功,但它在具体的应用中由于缺乏对特定知识的利用,其性能有待提高。将改进遗传算法用于移动机器人的全局路径规划,复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,建立边界约束,路径点必须在障碍物之外,路径点连线不能与障碍物相交等3个约束条件,以机器人行走路径最短作为适应度函数进行遗传优化。计算机仿真实验结果证明该算法在收敛速度、最优解输出概率方面相对于基本遗传算法有了显著提高。     

基于改进遗传算法的机器人路径规划

文中提出一种基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法,将复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,优化改进标准遗传算法的选择算子和交叉算子,引入路径规划特定的遗传算子(修正算子),最后以移动机器人行走路径最短作为适应度函数进行遗传优化.此算法克服了标准遗传算法的早熟收敛、运算结果稳定性差等问题,提高遗传算法的进化效率.仿真实验结果验证了该算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性,以及规划结果的稳健性.     

基于改进遗传算法的动态路径规划研究

在静态路网模型的基础上构建时间依赖的动态路网模型数据库,进行动态路径规划问题研究。针对传统遗传算法在解决此问题中存在的“早熟收敛”、局部搜索能力差等问题,对其进行下列改进：结合随机选择和趋于终点方向的种群初始化策略,在保持初始种群多样性的同时提高其个体质量;根据空间邻近关系选择交叉位置点,有效保留父代优良基因,同时避免“早熟收敛”;采用节点适应度的局部搜索策略,根据路段所属道路等级、转弯类型、实时路况以及与局部路段终点的夹角四个影响因子,构建当前节点邻接节点的适应度,提高局部搜索能力。研究结果表明,改进后的遗传算法具有更好的收敛效果和收敛稳定性,满足行进中的动态最优路径规划对求解精度和效率的要求。     

基于正反馈遗传算法的机器人全局路径规划

应用遗传算法进行机器人全局路径规划,针对该算法,目前常用的建模方法均存在一定缺陷,如链接图法过程复杂,栅格法栅格粒度难以控制,且随栅格数增加,算法复杂度急剧增加等等。论文采用了一种新颖的建模方法,该方法根据机器人出发点、目标点的位置建立起新的坐标空间,染色体各基因位于机器人出发点及目标点连线的各等分点垂线上,这样,可行解的基因可以单值表示,使算法简化。算法还借鉴蚁群算法思想,在交叉、变异算子中引入了正反馈机制,以提高算法的收敛速度。仿真试验显示了在复杂的环境中机器人仍能够以较快的速度找到一条最优路径。     

基于改进遗传算法的路径规划问题研究

本课题研究基于改进遗传算法的机器人路径规划问题。对个体的编码方案和基本遗传操作等进行改进,并引入插入算法将离散路径点完善成一条连续无碰的路径。在总体流程上,仍然采用种群初始化、计算适应值、选择、交叉、变异等基本动作。仿真实验结果表明,本方法可以获得最优或较优解,达到了预期的效果。     

基于遗传算法的机器人自定位、路径规划研究

利用栅格图法,构建移动机器人位置定位、路径规划的环境模型,在此基础上依托实值编码方式,围绕初始位姿、路径长度、拐点数量等评估指标进行初始化种群编码,将被选中的栅格连成一条完整路径,并根据声呐回传位置信息、路径信息相似度,从种群中选择与真实位姿、路径相近的算子个体,并进行算子的自适应选择、交叉和变异计算,经过多代遗传迭代进化后,得到适应度较高的新的个体,以及机器人的最优定位位置、最短路径长度和拐点数量。仿真实验及结果得出：改进遗传算法对机器人位置定位、路径规划和拐点数量计算,算法迭代的次数更少、收敛度更优,有效提高了机器人自定位及路径规划平滑度、算法收敛速度。     

动态确定基因数的遗传算法路径规划*

静态环境中移动机器人全局路径规划一直是路径规划中的一个重要问题。探讨了一种改进的基于遗传算法的静态环境下机器人全局路径规划方法的可行性。该方法通过障碍物的数量来动态确定所需的路径点数（基因）,使得它能更广泛地应用于不同环境,最后对结果进行修正。仿真实验表明了该方法的有效性。     

基于自适应混沌遗传算法的路径规划

如何保证在未知复杂环境下规划出的机器人路径全局最优或较优一直是这一领域的一个研究难题,将混沌理论和遗传算法相结合,提出了一种新颖的基于自适应混沌遗传算法的机器人路径规划算法。利用信息熵产生初始群体,增加初始群体的多样性,将混沌优化的遍历特性引入遗传算法,以防止和克服进化过程中的“早熟”现象。仿真实验表明,即使在复杂的未知环境下,利用该算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避碰。     

基于混沌遗传算法的机器人路径规划方法研究

针对机器人路径规划中,应用遗传算法时容易陷入局部最优解以及收敛速度较慢等问题,设计出一种基于混沌遗传算法的路径规划方法。在基本遗传算法的基础上采用自适应调整的选择概率,并引入混沌操作,从而增强移动机器人路径规划算法的鲁棒性,解决一般遗传算法的早熟和收敛速度慢问题。经MATLAB仿真,证明该方法具有良好的避障性能。     

改进RRT算法陷阱空间下的无人机航迹规划

针对大部分航迹规划算法在陷阱空间下,存在规划时间长、成功率低的问题,提出了一种改进RRT算法。通过将人与RRT算法相结合,由人设置虚拟目标点,引导航迹搜索走出陷阱空间;同时对节点扩展进行优化,保证航迹搜索在可行域内;并设置快速收敛策略,删除冗余节点,使航迹搜索速度加快。最后,通过仿真验证表明,该方法在陷阱空间规划中具有良好的效果,可快速规划可行航迹。     

基于传统遗传算法的改进排爆机器人路径规划研究

针对传统遗传算法进化速度慢、容易陷入局部最优点等缺陷,提出了改进 后新的路径规划算法。在判断路径中,基于闵科夫斯基原理对障碍物进行扩展;在构造路径 中基于可视图原理进行改进,构造机器人的真正可行区域;在最短路径中对遗传算法中种群 的初始化,个体的编码方法等问题做了详细的研究,并在选择算子中引入相似度的概念,大 大扩大了初始种群的范围,避免进入局部最优点。最后通过仿真实验验证了此算法的可行性。     

基于改进遗传算法的AGV路径规划

为解决基本遗传算法在规划AGV运行路径时存在早熟收敛的问题,对基本遗传算法进行改进优化。用模拟退火法进行种群选择,提高种群的差异性;改进交叉、变异算子自整定策略和精英策略,提高算法的收敛速度;在适应度函数中加入路径曲折度、路径繁忙度和车辆负重度等多个规划指标,使规划出的路径更符合实际。将优化后的算法与基本遗传算法进行比较,仿真结果表明,改进后算法在AGV路径规划中具有高效性。     

面向深空探测任务的实数遗传编码多星任务规划算法

针对面向深空探测任务的多星任务规划问题,综合考虑卫星对目标时间窗口、卫星姿态机动以及工作能耗等约束条件,建立了面向深空探测任务的多星任务规划问题模型,针对常规01编码在进行大规模卫星任务规划时,存在的编码长度过长等问题,提出了一种基于实数编码方式的遗传算法,以求解面向深空探测的多星任务规划问题.该算法采用了一种以目标为染色体的实数编码方式,相比传统的以时间窗口为染色体的01编码方式,缩短了染色体长度,可有效提高算法的求解效率.通过仿真算例分析,验证了基于实数编码的遗传算法对求解多星任务规划问题的正确性、合理性和有效性,并将其与基于传统01编码方式的遗传算法进行对比分析,其结果表明基于实数编码方式的遗传算法在寻优能力和计算速度上具有明显优势,这为求解面向深空探测任务的多星任务规划问题提供了一种新的思路和方法.     

基于改进遗传算法的无人机路径规划

针对传统遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优、规划路径不够平滑、代价高等问题,提出了一种基于改进遗传算法的无人机(UAV)路径规划方法,该算法对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子进行改进,从而规划出平滑、可飞的路径.首先,建立适合UAV田间信息获取的环境模型,并考虑UAV的目标函数与约束条件以建立适合本场景的更为复...     

基于正反馈自适应遗传算法的机器人路径滚动规划*

针对传统遗传算法求解机器人路径规划问题存在的收敛速度较慢的缺陷,将蚂蚁算法、模拟退火算法、滚动规划和遗传算法相结合,提出了一种新颖的基于正反馈自适应遗传算法的滚动规划。仿真实验表明,即使在复杂的未知环境下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避碰。     

改进蚁群算法的机器人焊接路径规划

利用改进蚁群算法,引入最大最小蚂蚁系统和局部搜索策略,避免蚁群算法出现早熟、停滞问题,并提高了算法的求解速度和精度,实现了合理规划白车身机器人焊接路径和提高焊接机器人的工作效率的目的.设计了白车身机器人焊点规划程序,并将其应用到白车身底板某工位,从仿真结果表明:将改进蚁群算法应用到白车身机器人焊接路径规划中,验证了算法的有效性和可行性.