改进遗传算法在移动机器人路径规划中的应用研究

摘要

为解决遗传算法(GA)在自主移动机器人路径规划中,过早收敛以及由于交叉和突变产生大量的不可行路径问题,对传统遗传算法进行了改进,采用二进制编码的方式来存储路径以便后续的交叉、变异等遗传操作。结合粒子群优化算法(PSO)进行局部搜索,加快了遗传算法的搜索速度,提高了搜索效率。同时引入修复机制,通过利用修复机制研究所有的不可行路径,并确定其不可行的原因进行修正。仿真结果表明,在单目标简单情况下,改进的遗传算法具有更快的收敛速度同时避免了局部最优,在多目标复杂环境下,能够得到合适的路径解。