多目标遗传算法在机器人路径规划中的应用

针对具有多个优化目标的机器人全局路径规划问题,提出一种改进的多目标优化遗传算法。在初始群体的生成中,采用把随机法和基于问题先验知识的启发式方法相结合的策略,以加快收敛速度;在遗传算子的设计中,引入删除、修复和平滑算子,以提高算法的搜索效率;在选择算子中,加入避免外部存储器中出现相同个体的机制,以防止早熟收敛。仿真结果表明:该文算法运行一次能够有效地产生一组近似Pareto最优路径解。