遗传算法在全局路径规划中的应用

针对室内或地下等狭窄而复杂环境下的移动机器人全局路径规划，提出了一种基于Dijkstra算法的改进遗传算法路径规划策略，以解决传统遗传算法在狭窄环境下难以有效初始化的问题。首先借助Dijkstra算法

在静态路网模型的基础上构建时间依赖的动态路网模型数据库，进行动态路径规划问题研究。针对传统遗传算法在解决此问题中存在的“早熟收敛”、局部搜索能力差等问题，对其进行下列改进：结合随机选择和趋于终点方向的

针对煤矿井下环境的复杂性和不确定性,提出了一种改进遗传算法用于煤矿探测机器人的路径规划。采用栅格法在三维空间中对机器人工作环境进行建模,对染色体编码,初始种群生成、适应度函数的设计等操作进行了改进;算

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。

Robot path planning based on genetic algorithm_Cui Yujuan.

静态环境中移动机器人全局路径规划一直是路径规划中的一个重要问题。探讨了一种改进的基于遗传算法的静态环境下机器人全局路径规划方法的可行性。该方法通过障碍物的数量来动态确定所需的路径点数（基因），使得它能

传统的遗传算法在解决移动节点路径规划问题时由于其算法复杂度高'迭代时间长、容易陷入局部最优。为此,提出一种基于走点法的改进遗传算法。 将障碍物凸化处理,从起点出发逐个搜索凸多边形顶点直至目标点,得到有

免疫遗传算法的研究及其在TSP中的应用，刘旭旺，齐微，本文针对遗传算法（GA）在优化计算中存在的某些缺陷，并影响着一些问题求解中的正确性和有效性的现实问题，将生物免疫算法与遗传�

改进的快速遗传算法在函数优化中的应用，遗传算法具有很大的用处

由于矿井下无线电波存在大量的反射、折射、散射波,导致严重的多径。如此之多的干扰信号容易导致近亲繁殖等现象,更重要的是几乎不可能使天线方向图的干扰方向都形成零陷。针对这些问题,提出GA-I算法使遗传算法