基于改进遗传算法的移动机器人路径规划研究

针对物流中转仓库内移动机器人转运货物的路径规划问题,以转运货物至指定地点的最短时间为目标函数,利用遗传算法对目标函数进行求解。传统遗传算法存在早熟收敛、寻优能力差的问题,因此,提出一种改进遗传算法的路径规划方法,对算法的交叉算子和变异算子两方面进行改进,设计了启发式交叉算子与自适应策略调整的变异算子来获得最优解。基于MATLAB对仿真环境进行搭建和对改进算法进行实例验证。通过分析仿真结果,改进后的算法规划路径更加合理、具有更好的收敛能力。