混合GA-BP算法在机器人地面控制中的应用

摘要

为了增强移动机器人在动态环境中的学习和适应能力,提出一种基于GA-BP算法优化的神经网络的具有学习的机器人行为控制方法。单纯的BP算法有易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成一种训练神经网络的混合GA-BP算法。实际的实验结果显示,提出的方法对机器人的学习和适应能力有很大的增强,并且提高了机器人行为的准确性和快速性,可以有效、可靠地运用于机器人地面控制,并可以方便地应用于其他方面。