改进遗传算法在仓储机器人移动路径规划中的应用研究

本文提出了一种改进的实数遗传算法,用于解决仓储机器人移动路径规划问题。传统路径规划方法在复杂环境中难以有效优化路径,而遗传算法因其良好的全局搜索能力和适应性成为一种潜在的解决方案。本文通过将连续的可行域进行离散化处理,然后通过变异算子和局部搜索算子,使其既具有连续性又具有完备性。这种方法成功地融合了遗传算法的离散化和连续化特性,提升了实数遗传算法的收敛速度和寻优能力。为验证算法的有效性,我们将这种方法与粒子群算法、模拟退火算法和人工蜂群算法进行对比实验。实验首先在基础测试函数上进行,然后在二维栅格地图上进行最短路径优化。实验结果表明,改进的实数遗传算法在测试函数和二维栅格地图上均优于其他算法,显著降低了机器人移动路径的总长度和时间成本。