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题名基于分段评价遗传算法的移动机器人路径规划
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作者
谢嘉
孙帅浩
李永国
梁锦涛
金昌兵
陈学飞
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机构
上海海洋大学工程学院
西安电子科技大学机电工程学院
小家智能科技(上海)有限公司
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出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第6期1064-1071,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51876114)
国家自然科学基金青年项目(51605363)。
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文摘
针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉变异方式,分段评价个体后进行有选择性的交叉和变异,提升算法的寻优能力,加快收敛速度;采用模糊控制在线调节交叉变异概率,避免算法早熟;引入删除算子剔除冗余节点,提高最优解的平滑性;在20×20和30×30地图环境上进行仿真实验,结果表明所提算法具有更强的适应能力,改进型交叉变异能更快地搜索到更优路径,在线调节交叉变异概率很好地避免了算法早熟,最终解在路径长度、收敛速度及平滑度上均有提升。
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关键词
路径规划
分段评价路径
改进遗传算法
动态权重适应度函数
选择性交叉变异
模糊控制
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Keywords
path planning
segmented evaluation path
improved genetic algorithm
dynamic weight fitness function
selective cross variation
fuzzy control
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分类号
TP273.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP272
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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