遗传算法的特征及障碍物回避路径规划问题的最优解探索
通常的路径优化问题是从基地出发，遍访若干地方后再回到出发地，从中找出最优路径。求解的方法有分支限定法，斜率法，单纯ＧＡ法等，而包含障碍物回避的路径规划问题则比通常的路径规划问题更复杂，利用传统的探索方法很难进行优化，改进型的遗传算法是解决这类问题的最有效的途径之一。该文在分析单纯遗传算法特征的基础上，对其扬长避短，利用改进型的遗传算法求解包含障碍物回避的路径优化问题，计算机仿真结果验证了该方法的有效性。
遗传算法 路径优化 障碍物回避
黄昱坤 韩生廉 胡国四
大学电气工程系(上海)
国内会议
北京
中文
56～60
1999-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）