【摘 要】
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如何保证在未知复杂环境下规划出的机器人路径全局最优或较优一直是这一领域的一个研究难题，将混沌理论和遗传算法相结合，提出了一种新颖的基于自适应混沌遗传算法的机器人路径
【机 构】
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鲁东大学信息与电气工程学院,南京师范大学数科院
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如何保证在未知复杂环境下规划出的机器人路径全局最优或较优一直是这一领域的一个研究难题，将混沌理论和遗传算法相结合，提出了一种新颖的基于自适应混沌遗传算法的机器人路径规划算法。利用信息熵产生初始群体，增加初始群体的多样性，将混沌优化的遍历特性引入遗传算法，以防止和克服进化过程中的“早熟”现象。仿真实验表明，即使在复杂的未知环境下，利用该算法也可以规划出一条全局优化路径，且能安全避碰。
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