| 基于改进遗传算法的移动机器人路径规划 |
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| 引用本文： | 张毅,代恩灿,罗元.基于改进遗传算法的移动机器人路径规划[J].计算机测量与控制,2016,24(1):313-316. |
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| 作者姓名： | 张毅 代恩灿 罗元 |
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| 作者单位： | 重庆邮电大学 国家信息无障碍研发中心,重庆 400065,重庆邮电大学 国家信息无障碍研发中心,重庆 400065,重庆邮电大学 国家信息无障碍研发中心,重庆 400065 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51075420)。 |
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| 摘 要： | 针对传统遗传算法存在的搜索效率低、易于陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的遗传算法；采用简单的一维编码替代复杂的二维编码,节约了存储空间；在遗传算子的设计中,重新定义了交叉算子和变异算子,避免了陷入局部最优；最后将最短路径和免碰撞相结合作为适应度函数进行遗传优化；在种群的各项参数均相同的情况下,分别对改进遗传算法和传统遗传算法进行了100次实验；其中,改进遗传算法搜索到最优路径的次数为95次,最短路径长度为20.970 6,平均搜索用时217 ms；传统遗传算法搜索到最优路径的次数为62次,最短路径长度为25.071 1,平均搜索用时345 ms；实验结果表明,相比于传统遗传算法,改进遗传算法搜索效率更高且能获得更好的解。
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| 关 键 词： | 遗传算法 移动机器人 路径规划 交叉算子 变异算子 |
| 收稿时间： | 2015/8/4 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/11/11 0:00:00 |
Mobile Robot Path Planning Based on Improved Genetic Algorithm |
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