改进遗传算法在移动机器人路径规划中的应用研究

发布时间：2018-08-02 16:50

【摘要】：针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划问题存在收敛速度慢等不足,对遗传算法进行了改进,提出了一种改进自适应遗传算法。根据进化过程中个体适应度值的大小自动调节交叉概率和变异概率,从而使算法能够跳出局部最优解,克服早熟的缺点。同时采用栅格法对机器人工作空间进行建模。对移动机器人路径规划进行仿真实验,对比结果表明:该改进的遗传算法是有效可行的,能够有效的提高机器人路径规划的质量。
[Abstract]:In order to solve the problem of path planning of mobile robot, the basic genetic algorithm (GA) is improved and an improved adaptive genetic algorithm (AGA) is proposed to solve the path planning problem of mobile robot. The crossover probability and mutation probability are automatically adjusted according to the size of individual fitness during evolution, so that the algorithm can jump out of the local optimal solution and overcome the shortcoming of precocity. At the same time, the grid method is used to model the robot workspace. The simulation results of mobile robot path planning show that the improved genetic algorithm is effective and feasible, and can effectively improve the quality of robot path planning.
【作者单位】： 安徽工程大学机械与汽车工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51305001) 安徽省自然科学基金项目(1708085ME129) 安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyqZD2016125)资助
【分类号】：TP242;TP18

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本文编号：2160069