基于小生境伪并行遗传算法的自主机器人路径优化

被引:6
作者
沈志华
赵英凯
王晓荣
机构
[1] 南京工业大学自动化学院
[2] 南京工业大学自动化研究所
[3] 南京工业大学自动化学院 江苏南京
[4] 江苏南京
关键词
遗传算法; TSP问题; 路径优化; 小生境; 伪并行;
D O I
暂无
中图分类号
TP242.6 [智能机器人];
学科分类号
081104 ;
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。
引用
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页码:85 / 87+90 +90
页数:4
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钟碧良 ;
张祺 ;
杨宜民 .
高技术通讯, 2003, (08) :56-60