基于改进遗传算法的路径规划问题相关研究综述
湛文静
李泳科
南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094
摘要：随着科技的发展与科学家的研究,智能机器人已经在工业生产、导航领域、探索领域、医疗领域等取得广泛的应用.智能机器人的研究是一门综合学科,集合了机械、电子、计算机、自动控制以及人工智能等知识,代表了机电一体化的最高成就.机器人路径规划问题是智能机器人研究的关键节点之一,由于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)具有全局搜索能力以及鲁棒性高等特点,其被广泛运用在路径规划的研究中.但是遗传算法也有收敛速度慢、易陷入局部最优及易早熟等问题.针对遗传算法的缺点和路径规划问题的性质,论文阐述了近年来关于如何对遗传算法各步骤进行改进从而获得优质解的研究.
关键词：智能机器人路径规划遗传算法改进遗传算法
分类号：O221(运筹学)
论文发表日期：2023-07-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1544-1550 )
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