基于改进遗传算法的机器人路径规划

文中提出一种基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法,将复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,优化改进标准遗传算法的选择算子和交叉算子,引入路径规划特定的遗传算子(修正算子),最后以移动机器人行走路径最短作为适应度函数进行遗传优化。此算法克服了标准遗传算法的早熟收敛、运算结果稳定性差等问题,提高遗传算法的进化效率。仿真实验结果验证了该算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性,以及规划结果的稳健性。