基于小生境伪并行遗传算法的自主机器人路径优化

摘要

提出了一种新的遗传算法--小生境伪并行遗传算法(NPPGA),用于对自主机器人运动路径进行优化.这种遗传算法是对小生境遗传算法和并行遗传算法的一个有效改进,该方法兼顾了对局部最优解和全局最优解的搜索,维持了群体的多样性,避免了早期收敛现象的发生;同时也增强了自然群体进化的并行性,加快了搜索进程.实验结果表明,该方法是有效可行的,通过合理选取选择、交叉、变异及小生境算子,能得到机器人路径规划最优解.