论文研究基于改进遗传算法的机器人路径规划 .pdf

路径规划是移动机器人的重要研究内容。快速扩展随机树（Rapidly-Exploring Random Tree，RRT）算法因在机器人路径规划中的成功应用，自提出以来就得到了极大的研究与发展。快速扩展

遗传算法的matlab代码实现路径规划，栅格法画地图，障碍物位置可以自己定义，画出平均路径和最短路径曲线，适应度函数考虑路线顺滑度和距离两个因素

电子书。利用遗传算法进行路径规划的一篇论文

基于改进遗传算法的车辆路径优化，李轶舜，徐建闽，自从VRP被证明为NP难题后，许多学者进行了各种求解算法的研究。本文采用遗传算法来求解VRP问题,其思想是对遗传算法初始种群确定、�

优化智能算法进行路径规划可以有效缓解用户出行拥堵问题为此设计了多目标优化改进遗传算法组合模型.采用Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法改进种群初始化策略完全规避了断路和环路提高了初始种群质量设计基于邻接矩阵的深度优

基于粒子群算法的改进遗传算法的研究，陶磊，景晓军，遗传算法是一种模拟生物进化论的智能优化算法，具有简单、通用、鲁棒性强等优点。遗传算法自提出以来已成功应用到很多领域，但经

基于改进遗传算法的车辆路径问题求解，十分难得的论文资料

基于RobotBasic的移动机器人局部路径规划算法的研究，宋莉，李彩虹，针对传统移动机器人局部路径规划存在死区或陷阱区域等问题，提出了一种新的两点法算法。在路径规划过程中，首先利用两点法确定机

在传统蚁群算法基础上,采用随机选择和惯性保持相结合的方式搜寻节点,在获得不同路径的同时提高算法收敛速度。从已获得的路径两端沿惯性方向逼近优化,将无障碍中间节点剔除,减少机器人在最短路径上转弯次数的同时

基于改进的遗传算法的最优路径选择的研究,兰健,刘红星,本文利用改进的遗传算法对求解最优路径问题进行了研究,并提出了该算法在解决这一问题中的一些处理方法,对遗传算法中的交换操作