为解决机器人路径规划问题,在极坐标系下利用遗传算法,依据多属性决策理论提出了新的综合适应度函数.采用基于该适应度函数的遗传算法可首次规划出满足路径、时间和耗能3个约束属性的最优路径.同时引入理想适应度函数,并基于引入的理想适应度函数,提出一种新的变异算子,该变异算子可保证个体变异的方向性,对优异的父代个体有较小变异、劣质个体有较大变异.仿真结果验证了算法的可行性和有效性.
机器人 遗传算法 综合适应度函数 决策理论 多属性 变异算子