改进自适应遗传算法在移动机器人路径规划中的应用

为了克服基本遗传算法在求解移动机器人路径规划问题中存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,该文提出了一种改进的自适应遗传算法。采用人工势场法对种群进行初始化,设计了自适应交叉和变异概率。同时,采用混合选择方式改善了基本遗传算法收敛速度慢和早熟的现象,提高了算法的进化效率。栅格环境下的仿真实验证明了该文算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性。