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摘要:
如何保证在未知复杂环境下规划出的机器人路径全局最优或较优一直是这一领域的一个研究难题,将混沌理论和遗传算法相结合,提出了一种新颖的基于自适应混沌遗传算法的机器人路径规划算法.利用信息熵产生初始群体,增加初始群体的多样性,将混沌优化的遍历特性引入遗传算法,以防止和克服进化过程中的“早熟”现象.仿真实验表明,即使在复杂的未知环境下,利用该算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避碰.
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文献信息
篇名 基于自适应混沌遗传算法的路径规划
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 路径规划 遗传算法 混沌 自适应
年,卷(期) 2013,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 68-73
页数 分类号 TP391
字数 6218字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1111-0374
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李洪波 鲁东大学信息与电气工程学院 15 48 5.0 6.0
2 胡喜玲 鲁东大学信息与电气工程学院 10 64 5.0 7.0
3 胡俊 3 43 3.0 3.0
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遗传算法
混沌
自适应
研究起点
研究来源
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计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
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