文献类型：期刊文章

作　　者：杨博[1] 刘树东[1] 鲁维佳[1] 潘玉恒[1]

YANG Bo;LIU Shudong;LU Weijia;PAN Yuheng(School of Computer Information Engineering,Tianjin Chengjian University,Tianjin 300384,China)

机构地区：[1]天津城建大学计算机与信息工程学院,天津300384

出　　处：《现代制造工程》

基　　金：天津市教委科研计划资助项目(2019KJ101)。

年　　份：2022

期　　号：6

起止页码：9-16

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为解决基本遗传算法在移动机器人路径规划中存在的路径不够平滑、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进遗传算法。首先采用中间值插入法提高种群的初始质量;其次设计了新的适应度函数来平滑路径;然后采用混合选择策略以改善算法早熟的缺陷,同时对交叉算子和变异算子进行了改进以便增加种群的多样性;设计了自适应策略,对交叉和变异概率进行调整,更有效地避免了算法陷入局部最优的情况;最后提出简化算子,对生成路径进行二次优化。仿真结果表明,该算法在性能上更优。

关 键 词：移动机器人 遗传算法 路径规划 平滑路径  

分 类 号：TP242]