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摘要:
为了克服基本遗传算法在求解移动机器人路径规划问题中存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,该文提出了一种改进的自适应遗传算法.采用人工势场法对种群进行初始化,设计了自适应交叉和变异概率.同时,采用混合选择方式改善了基本遗传算法收敛速度慢和早熟的现象,提高了算法的进化效率.栅格环境下的仿真实验证明了该文算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 改进自适应遗传算法在移动机器人路径规划中的应用
来源期刊 南京理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 自适应遗传算法 路径规划 移动机器人 人工势场
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 627-633
页数 7页 分类号 TP242
字数 3640字 语种 中文
DOI 10.14177/j.cnki.32-1397n.2017.41.05.015
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 王雷 安徽工程大学机械与汽车工程学院 54 340 11.0 16.0
2 李明 安徽工程大学机械与汽车工程学院 16 218 8.0 14.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
自适应遗传算法
路径规划
移动机器人
人工势场
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1005-9830
32-1397/N
南京孝陵卫200号
chi
出版文献量(篇)
3510
总下载数(次)
7
总被引数(次)
33414
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
安徽省自然科学基金
英文译名:Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址:http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型:安徽省优秀青年科技基金
学科类型:
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