全局路径规划技术是决定机器人智能化水平高低的关键技术,它是自主导航系统中的一个重要组成部分。在针对全局路径规划算法研究过程中,首先分析了路径规划问题的特点,并结合遗传算法的特点,考虑到路径规划问题中适应值评价函数的不确定性,结合多峰函数优化理论,文中提出了多路径规划的思想。以提供一条最优路径及若干条次最优路径供决策者选择的方法来弥补适应值评价函数不完善的欠缺。整个算法被分为两个阶段:第一个阶段实现种群多样性以增强算法的全局搜索能力,基于排挤模型的小生境遗传算法实现。第二阶段实现种群的快速收敛,基于聚类算法及多种群隔离进化遗传算法实现。文中就排挤机制、形成子种群的聚类算法及多种群隔离进化技术提出了自己的见解,设计了相应的编码方案,遗传算子。路径规划的同时进行优化操作,运用简化算子去除路径中的冗余结点,修正算子辅助生成复杂环境下的可行路径,优化操作提高了路径的生成速度。仿真试验表明:算法能够取得全局优化搜索与种群快速收敛之间的有效均衡,具有良好的搜索性能与快速的收敛性,灵活的得到要求数量的优化路径。对路径规划技术的研究具有重要的理论意义和应用参考价值。