【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第7期 346-350页,共5页

【作 者】： 翁理国 ; 王安 ; 夏旻 ; 纪壮壮

【摘 要】 移动机器人的工作环境复杂且多变，决定了路径规划在移动机器人研究中的重要地位。传统的求解方法均无法同时优化多个目标且各自存在缺点，而SPEA2算法则非常适合求解存在多个优化目标的机器人路径规划问题，具有参数少、解集分布均匀的优点。但同时也存在早熟收敛和收敛速度慢的问题，从而影响了路径规划效率。针对上述缺陷，对SPEA2算法加以改进，提出了采用种群多样性的自适应遗传概率调整公式，并且加入修复和平滑算子以提高路径规划效果。仿真结果表明，改进算法相比于经典SPEA2在收敛能力上有了较大的提高，得到的机器人行走路径也非常理想，为机器人路径规划的优化提供了参考。