基于元胞遗传算法的机器人路径规划研究
来源：计算机测量与控制杂志2021年第1期北京时间：
作者：李昌华,石如雪,李智杰,张颉
摘要：使用基本遗传算法进行移动机器人路径规划时，面临路径进行插入修复无法保证解的可行性，且算法易陷入局部收敛的问题。针对上述问题，通过使用元胞遗传算法增强了路径规划环境建模的通用性，并在算法适应度函数中加入路径平滑因素改善了元胞遗传算法的路径。仿真实验表明,该算法和基本遗传算法相比,机器人行驶路径的长度减少，转角绝对值之和减小，得到了距离短且平滑的路径，提高了移动机器人的行驶效率和平稳性。由于算法良好的隐性迁移机制，因此在局部优化时保持了群体的多样性，一定程度克服了算法的早熟现象，有效解决了移动机器人路径规划问题。
关键词：元胞遗传算法;环境建模;平滑度因素;路径规划
基金资助：国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目）,陕西省自然科学基金资助（2020JQ-687），西安建筑科技大学基础研究基金（RC1716）。
