【摘 要】
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针对传统遗传算法收敛速度较慢、早熟，混合遗传算法复杂、耗时等不足，提出一种改进多目标自适应遗传算法。在初始化操作中，提出一种限制性均匀随机搜索算法结合中值插入算法初始化种群，通过均匀节点库随机生成节点，结合限制性步长控制节点搜索范围，并建立限制性步长与产生初始种群长度的先验模型。并改进了自适应交叉变异操作，通过平衡阈值缩小其计算复杂度。利用自适应进化操作进化判断，同时缩短种群进化停滞过程，结合贪心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61976083）；
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针对传统遗传算法收敛速度较慢、早熟，混合遗传算法复杂、耗时等不足，提出一种改进多目标自适应遗传算法。在初始化操作中，提出一种限制性均匀随机搜索算法结合中值插入算法初始化种群，通过均匀节点库随机生成节点，结合限制性步长控制节点搜索范围，并建立限制性步长与产生初始种群长度的先验模型。并改进了自适应交叉变异操作，通过平衡阈值缩小其计算复杂度。利用自适应进化操作进化判断，同时缩短种群进化停滞过程，结合贪心算法防止种群出现倒退现象。最后，采用删除操作，平滑最优路径。通过与传统遗传算法（GA）、蚁群遗传算法（ACO-GA）、麻雀搜索算法（SSA）对比实验，仿真结果表明，改进的自适应遗传算法效率高，以更少次数收敛，具有更好的迭代稳定性，同时降低了机器人能耗。
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