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基于改进自适应遗传算法的机器人路径规划
文献摘要：
为解决自适应遗传算法应用于机器人路径规划时存在的收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的自适应遗传路径规划方法.该方法引入转弯角评价指标,提高了路径规划目标函数的实用性;优化交叉概率和变异概率的自适应调整策略,增加灾变操作和逆转操作,有效提升了路径规划的全局寻优能力和收敛速度.仿真实验结果表明,该算法与传统自适应遗传算法相比,全局寻优能力更强,需要更少的迭代次数,且路径规划性能优于其它改进算法.
文献关键词：
机器人;路径规划;自适应遗传算法;灾变操作;逆转操作
中图分类号：
作者姓名：
宋俊福;徐炳辉;张岩;李建华;卫永刚
作者机构：
国能朔黄铁路发展有限责任公司,山西 忻州034100
文献出处：
引用格式：
[1]宋俊福;徐炳辉;张岩;李建华;卫永刚-.基于改进自适应遗传算法的机器人路径规划)[J].信息技术,2022(11):49-53,60
A类：
灾变操作
B类：
改进自适应遗传算法,机器人路径规划,算法应用,收敛速度,速度慢,和易,局部最优,路径规划方法,转弯,弯角,规划目标,变异概率,自适应调整策略,逆转操作,全局寻优,寻优能力,迭代次数,规划性,改进算法
AB值：
0.29188
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