0 引 言 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域,也是人工智能与机器人学的一个结合点。不论是哪种类别的移动机器人,都要求根据某一准则(如行走路线总长度最短,能量消耗最少等),在工作空间中沿一条最优(或次优)的路径行走。 路径规划的典型方法有图搜索法、栅格法、人工势场法等,这些算法都有一定局限性,易陷入局部最优解,而遗传算法在解决非线性问题上具有良好的适用性,已成为路径规划中使用较多的一种方法。但是标准的遗传算法本身也存在着早熟,易陷入局部最优解等缺陷,不能保证对路径规划上计算效率和可靠性的要求。为了提高路径规划的求解质量和求解效率,提出一种基于预选择机制小生境技术的改进