【摘 要】
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为解决自适应遗传算法应用于机器人路径规划时存在的收敛速度慢和易陷入局部最优的问题，提出了一种改进的自适应遗传路径规划方法。该方法引入转弯角评价指标，提高了路径规划目标函数的实用性；优化交叉概率和变异概率的自适应调整策略，增加灾变操作和逆转操作，有效提升了路径规划的全局寻优能力和收敛速度。仿真实验结果表明，该算法与传统自适应遗传算法相比，全局寻优能力更强，需要更少的迭代次数，且路径规划性能优于其它改
【基金项目】
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国家能源集团科技创新项目（SHGF1739）；
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为解决自适应遗传算法应用于机器人路径规划时存在的收敛速度慢和易陷入局部最优的问题，提出了一种改进的自适应遗传路径规划方法。该方法引入转弯角评价指标，提高了路径规划目标函数的实用性；优化交叉概率和变异概率的自适应调整策略，增加灾变操作和逆转操作，有效提升了路径规划的全局寻优能力和收敛速度。仿真实验结果表明，该算法与传统自适应遗传算法相比，全局寻优能力更强，需要更少的迭代次数，且路径规划性能优于其它改进算法。
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