【摘 要】
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在二维复杂环境中,为了避免机器人运动规划中可能出现的局部陷阱和过早收敛问题,提出一种改进的元启发式算法--自适应遗传算法。首先,利用随机Dijkstra算法创建初始种群;然后
【机 构】
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四川省装备制造业机器人应用技术工程实验室,山西大学软件学院
【基金项目】
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四川省科技厅科技计划重点研发项目(2018GZ0299)
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在二维复杂环境中,为了避免机器人运动规划中可能出现的局部陷阱和过早收敛问题,提出一种改进的元启发式算法--自适应遗传算法。首先,利用随机Dijkstra算法创建初始种群;然后,在遗传算法的每一代中,改进所创建的路径,并用自适应算子替代常规选择算子;最后,通过搜索过程中的反馈信息,可以令自适应选择算子在整个算法运行中恰当地控制选择压力。为了验证所提方法的有效性,在MATLAB中进行了仿真实验,并将所提方法与另外两种典型方法进行了对比。实验结果表明,提出的方法可以有效避免路径规划中的局部收敛问题,且在复杂环境
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