在移动机器人有效路径规划问题的研究中,针对传统移动机器人有效路径规划算法收敛速度慢、搜索时间长、寻优能力差等问题,提出一种人工鱼群算法与遗传算法相结合的有效路径规划算法。通过栅格法对机器人运动环境进行建模,在静态环境下使用人工鱼群算法进行初始路径规划,将规划所得的初始路径作为遗传算法的初始种群,并使用改进的遗传算法进行迭代优化,寻求一条从起点到目标点的全局最优有效路径。大量仿真结果表明,该混合算法相比其他算法,具有较快的收敛速度和较强的寻优能力。
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