利用自适应选择算子结合遗传算法的机器人路径规划方法

Robot motion planning based on adaptive selection operator combined with genetic algorithm
易欣1
郭武士1
赵丽2
1. 四川省装备制造业机器人应用技术工程实验室, 四川 德阳 618000
2. 山西大学 软件学院, 太原 030013

摘要

在二维复杂环境中,为了避免机器人运动规划中可能出现的局部陷阱和过早收敛问题,提出一种改进的元启发式算法——自适应遗传算法。首先,利用随机Dijkstra算法创建初始种群;然后,在遗传算法的每一代中,改进所创建的路径,并用自适应算子替代常规选择算子;最后,通过搜索过程中的反馈信息,可以令自适应选择算子在整个算法运行中恰当地控制选择压力。为了验证所提方法的有效性,在MATLAB中进行了仿真实验,并将所提方法与另外两种典型方法进行了对比。实验结果表明,提出的方法可以有效避免路径规划中的局部收敛问题,且在复杂环境中也可以产生可行路径。

基金项目

四川省科技厅科技计划重点研发项目(2018GZ0299)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.11.0874
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1745-1749
文章编号: 1001-3695(2020)06-028-1745-05

发布历史

[2020-06-05] 印刷出版

引用本文

易欣, 郭武士, 赵丽. 利用自适应选择算子结合遗传算法的机器人路径规划方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (6): 1745-1749. (Yi Xin, Guo Wushi, Zhao Li. Robot motion planning based on adaptive selection operator combined with genetic algorithm [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (6): 1745-1749. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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