A Rough Set GA-based Hybrid Method for Robot Path Planning

摘要

在这篇论文，一个混合方法基于不平的集合和基因算法，被建议改进机器人路径计划的速度。决定规则用不平的集合理论被获得。一系列可得到的路径是获得的最小的决定统治的生产 by training。路径人口被使用基因算法优化直到最好的路径被获得。实验结果证明这个混合方法能够改进计划速度的机器人路径。关键词不平的集合 - 基因算法 - 机器人 - 计划这个工程的路径被从辽宁省的教育系资助的科学研究部分支持，中国(No.J9906065 ) 。Cheng 盾吴博士，教授，收到的 B.Sc。在从沈阳 Jianzhu 的电的自动化大学。在 1983， M.Sc。在从清华的控制理论和它的应用在 1988 的大学，和在来自在 1994 的东北大学的工业自动化的博士，中国分别地。他现在是主任，人工智能和机器人学的研究所， Northeatern 大学，沈阳，中国。他是在机器人控制并且路径计划的超过 20 个工程的主要调查者，处理的图象，聪明的交通系统，聪明的家系统和无线网络通讯技术。他出版了 9 本书和超过 150 杂志和会议论文。Yong Yue 是在 Luton 的大学的一个主要讲师，英国。他保持 B.Sc。在来自来自租地继承税瓦特大学的东北大学，中国，和一个博士的 mechanical engineering，英国。他是一个特许的工程师和机械工程师的机构的一个成员，英国。艾乌博士在学术界一直在工作他工业经验的 8 年列在后面的 15 年了。他的主要研究兴趣包括 CAD/ 凸轮，几何建模，虚拟现实和模式识别。张英毕业了形式沈阳 Jianzhu 大学，中国，在 2003。她收到了 M.Sc。在来自沈阳 Jianzhu 大学的控制理论和控制工程。她当前在自动化的沈阳研究所正在追求一个博士学位，中国。她的研究兴趣包括聪明的机器人控制，模式识别并且图象处理。李梦新是信息和控制工程的学院里的副教授，沈阳 Jianzhu 大学，中国。她收到了 B.Sc。并且 M.Sc。在来自沈阳 Jianzhu 大学，和她在来自 Luton 的大学的模式识别的博士学位的控制理论和控制工程，英国。她的研究兴趣包括神经网络，不平的集合理论和图象识别。