【摘 要】
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【目的】针对种植园复杂环境下采摘机器人进行路径规划时找出多路径效率低、速度慢等问题,提出一种基于分组和精英策略的遗传算法（GGABE）。【方法】首先生成1个初始群体,使用Si
【机 构】
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南京农业大学信息科学技术学院,江苏省智能化农业装备重点实验室
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【目的】针对种植园复杂环境下采摘机器人进行路径规划时找出多路径效率低、速度慢等问题,提出一种基于分组和精英策略的遗传算法（GGABE）。【方法】首先生成1个初始群体,使用Sigmoid函数分组;然后在每组中分别进行选择、交叉、变异操作,进行n代迭代后,每组产生该组内的k条等长的最优路径;比较各组最优路径,选择最短的路径作为最优路径。在种群的各项参数均相同的情况下,简单遗传算法（SGA）、未分组的精英遗传算法（EGA）以及GGABE分别作用于15×15和25×25的地图,各进行50次试验
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