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基于Q学习算法和遗传算法的动态环境路径规划
基于Q学习算法和遗传算法的动态环境路径规划
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基于Q学习算法和遗传算法的动态环境路径规划
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:针对遗传算法易陷入局部最优的不足,在标准遗传算法基础上加入了三个新的操作- 复原、重构和录优操作,使改 进后的遗传算法收敛于全局最优,并在此基础上以路边约束、动态避障和路径最短作为适应度函数,提出了动态避障的路径 规划方法。通过实验仿真验证了算法的有效性、准确性和实时性,并与基于以往的遗传算法的路径规划方法进行比较,结果 表明本文提出的方法在产生的路径长度和算法运行时间上都具有更优的性能。
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基于遗传算法的机器人路径规划的实现。经本人亲自验证,是可以运行的C++程序。
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研究针对遗传算法(GA)提出了一种新的变异算子,并将其应用于动态环境下移动机器人的路径规划问题。移动机器人的路径规划在障碍物环境中发现从起始节点到目标节点的可行路径。 通过利用其强大的优化能力,遗传算法已被广泛用于生成最优路径。虽然简单遗传算法或其他改进的变异算子中的常规随机变异算子会导致不可行路径,但所提出的变异算子不会并且避免早熟收敛。为了证明所提出的方法的成功,它被应用于两种不同的动态环境,
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