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基于改进遗传算法的室内环境下的机器人路径规划

作者:黄杰机器人路径规划改进遗传算法室内环境传统遗传算法动态路径规划路径规划算法全局搜索能力快速收敛

摘要:针对传统遗传算法在机器人路径规划上的不足,并针对特定的室内环境,本文提出一种在选取子代时随机改变每代的种群数、剔除极差的个体的原则进行子代筛选,从而使遗传算法避免陷入局部最优并且快速收敛。仿真结果表明,这种算法是有效可行的。引言:随着人工智能的发展,对机器人智能化要求越来越高,其中路径规划一直是机器人研究领域的重点,它的首要目标是在机器人所在环境内生成从起点到终点的无碰撞路径,其次则是改善该路径以达到更优的路径。关于机器人路径规划,一般有静态路径规划和动态路径规划两种。目前,有很多路径规划算法都被提出,其中遗传算法具有较强的全局搜索能力被很多研究所采用。

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电子世界

《电子世界》(CN:11-2086/TN)是一本有较高学术价值的大型半月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电子世界》全方位推崇E时代大众电子科学意识,传播电子与信息领域的新知识、新技术,发表最新科研成果和展示技术进展状况,始终注重扶持学术新人,尤其关注广大青年科技工作者,优先发表理工科青年教师和研究生中的优秀学术稿件。

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