基于改进双种群遗传算法的AUV路径规划方法研究

研究了在静态环境条件下AUV全局无碰撞的路径规划方法,提出了一种将顶点图像法与双种群遗传算法相结合的路径规划方法。利用顶点图像法建立环境模型,对候选路径进行二进制编码,然后利用改进的双种群遗传算法进行路径寻优。仿真实验表明,本文采用的改进双种群遗传算法是正确和有效的,具有运算速度快、全局优化能力强等优点。

改进遗传算法在机器人路径规划中的应用研究

针对静态环境下机器人全局无碰撞的路径规划问题,提出了一种将顶点图像法与遗传算法结合起来的路径规划的方法。利用顶点图像法建立了机器人的路径模型,将候选路径表示为二进制位串的形式。在此路径模型的基础上设计了适应度增量计算法,提高了算法的收敛速度。提出了将差距大的染色体进行配对的改进染色体配对方式,保证了种群的多样性。仿真实验结果验证了该方法的有效性和可行性。