【摘 要】
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针对遗传算法在移动机器人路径规划中易产生早熟现象和收敛速度慢的问题,提出了改进的D*Lite遗传算法。该算法将D*Lite算法和遗传算法相结合,通过引入碰撞系数和可视检测技术
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
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针对遗传算法在移动机器人路径规划中易产生早熟现象和收敛速度慢的问题,提出了改进的D*Lite遗传算法。该算法将D*Lite算法和遗传算法相结合,通过引入碰撞系数和可视检测技术以提高路径安全性,寻找最短路径。在遗传算法设计中加入动态调整交叉与变异概率,以解决算法在路径规划中因陷入局部最优值而不能到达目标点的问题。最后,通过实验仿真可知:与蚁群算法和免疫遗传算法相比,改进的D*Lite遗传算法执行效率高,可以快速规划出全局最优路径。
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