机器人路径规划中的改进型遗传算法

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提出了一种应用于机器人路径规划的改进型遗传算法。针对机器人路径规划的实际应用,优化设计了交叉算子和变异算子,引入了自定义的插入和删除两种遗传操作。通过把地图特征信息作为参与决策的已知条件来约束遗传算子的操作过程,提高了算法的进化效率。自定义遗传算子的使用,使得算法对复杂地图也表现出良好的适应能力。计算机仿真实验证明该算法在最优解输出概率方面相对于基本遗传算法有了显著提高。
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