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基于小生境遗传算法的移动机器人路径优化
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上传时间: 2021-01-20
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移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域，也是人工智能与机器人学的一个结合点。不论是哪种类别的移动机器人，都要求根据某一准则(如行走路线总长度短，能量消耗少等)，在工作空间中沿一条(或次优)的路径行走。
路径规划的典型方法有图搜索法、栅格法、人工势场法等，这些算法都有一定局限性，易陷入局部解，而遗传算法在解决非线性问题上具有良好的适用性，已成为路径规划中使用较多的一种方法。但是标准的遗传算法本身也存在着早熟，易陷入局部解等缺陷，不能保证对路径规划上计算效率和可靠性的要求。为了提高路径规划的求解质量和求解效率，提出一种基于预选择机制小生境技术的改进遗传算法，并将其
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