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摘要
针对目前机器人路径规划算法考虑的优化指标因素单一的问题，提出一种考虑多因素的自适应遗传算法。除了优化路程距离外，在适应度函数中加入转向及高度两种考虑因素，引导算法寻找出一条综合性能最优的且更加适应实际环境的路径。另外，引入删减及增添算子，从而增强算法避障能力。同时为提升算法的收敛速度及搜索效率，在交叉与变异操作中采用了一种动态自适应策略。仿真结果表明，改进后的算法综合指标优于基本遗传算法并且运算效率也得以提升，因此对机器人在实际环境中的运行更为有利。
- 出版日期2022
- 单位吉林电子信息职业技术学院; 东北电力大学
