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摘要
为了解决采用遗传算法解析最优路径中存在的转折点较多、易陷入局部最优解、迭代次数较多以及寻优时间过长等问题，引入自适应交叉算子和变异算子，将改进后的跳点搜索（jump point search）算法与改进遗传算法融合，得到跳点搜索-遗传（jump point search-genetic,JPSG）算法。JPSG算法利用JPS算法的高效局部搜索能力来提高整体搜索能力，加速算法整体收敛趋势；利用改进遗传算法的全局搜索能力改变JPS算法不能在复杂障碍物状况下解析最优路径的状态，提高算法对动态环境的适应性。在栅格矩阵中的路径规划仿真表明，相比于改进遗传算法、传统遗传算法，JPSG算法可以有效缩短寻优执行时间，提高寻优准确率，减少运算执行次数，在稳定性、准确性、快速性上具有明显的优势。
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