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摘要
针对传统遗传算法进行路径规划时搜索空间大、出现过多搜索冗余和收敛效率低等问题,提出在基于网格的遗传算法上加入弹性网格概念。在低密度的网格地图下求解当前最优路径,针对转向点局部增加网格密度,进一步路径寻优,如此重复,以减小算法搜索空间,提高路径规划效率;同时,给出自适应变异概率,使其根据各代路径离散程度自适应调整大小,以提高各代路径多样化,并进行仿真分析和试验。仿真结果表明:平均迭代次数明显少于传统遗传算法,收敛速度得到改善,最终寻优路径达到与障碍物无干涉,总长度明显较短的基本预期效果。
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