【摘 要】
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为解决传统子区域覆盖路径规划方法的环境普适性不足等问题,课题组设计了专门的头脑风暴-遗传算法BSO-GA.对原始头脑风暴算法个体更新方式进行了改进,单个个体更新采用遗传算法移位、倒位和换位算子的思想,混合个体更新采用贪心交叉算子.实验结果表明:BSO-GA在距离、运行时间上均优于头脑风暴算法、遗传算法、模拟退火算法和遗传-模拟退火算法;无论在普通作业环境还是特殊作业环境,该算法覆盖率均能达到100%,且没有路径交叉及重复现象,能够较好地完成覆盖任务.
【机 构】
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西安工程大学机电工程学院,陕西西安 710048;西安理工大学机械与精密仪器工程学院,陕西西安 710048
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为解决传统子区域覆盖路径规划方法的环境普适性不足等问题,课题组设计了专门的头脑风暴-遗传算法BSO-GA.对原始头脑风暴算法个体更新方式进行了改进,单个个体更新采用遗传算法移位、倒位和换位算子的思想,混合个体更新采用贪心交叉算子.实验结果表明:BSO-GA在距离、运行时间上均优于头脑风暴算法、遗传算法、模拟退火算法和遗传-模拟退火算法;无论在普通作业环境还是特殊作业环境,该算法覆盖率均能达到100%,且没有路径交叉及重复现象,能够较好地完成覆盖任务.
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