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题名自适应遗传算法在移动机器人路径规划中的应用
被引量：9
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作者
桑和成
宋栓军
邢旭朋
孟湲易
张周强
唐铭伟
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机构
西安工程大学机电工程学院
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出处
《西安工程大学学报》
CAS
2021年第1期44-49,56,共7页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金(61701384)
中国纺织工业联合会科技指导计划项目(2016090)
西安工程大学博士科研启动基金(BS201834)。
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文摘
针对传统遗传算法在路径规划时易产生不可行路径和陷入局部最优,转折次数太多等缺点,提出一种改进的自适应遗传算法。采用先验知识优化初始种群,得到不包含与障碍物相交的初始种群;设计了交叉和变异概率公式,避免了算法陷入局部最优,以提高收敛速度;在适应度函数中引入路径平滑度和路径最短作为评判标准,使规划的路径更加高效。仿真结果表明:相较于基本算法,改进算法在障碍物个数为20时,路径减少了4.2%;在障碍物为115时,路径减少了25.1%。随着障碍物不断增加,路径减少百分比呈现上升趋势,且算法迭代次数和路径中转折点个数均优于基本遗传算法。
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关键词
路径规划
栅格法
自调整策略
改进遗传算法
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Keywords
path planning
grid method
self-adjusting strategy
improved genetic algorithm
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分类号
TP24
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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