改进遗传算法的移动机器人动态路径规划

上传者: 44386909 | 上传时间: 2019-12-21 21:51:10 | 文件大小: 541KB | 文件类型: docx
研究针对遗传算法(GA)提出了一种新的变异算子,并将其应用于动态环境下移动机器人的路径规划问题。移动机器人的路径规划在障碍物环境中发现从起始节点到目标节点的可行路径。 通过利用其强大的优化能力,遗传算法已被广泛用于生成最优路径。虽然简单遗传算法或其他改进的变异算子中的常规随机变异算子会导致不可行路径,但所提出的变异算子不会并且避免早熟收敛。为了证明所提出的方法的成功,它被应用于两种不同的动态环境,并且与之前在文献中改进的GA研究进行了比较。与所提出的变异算子相比,遗传算法寻找最优路径的次数要多得多,并且比其他方法收敛得更快。

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明