改进遗传算法在自动送货机器人全局路径规划的应用

"这篇论文是2002年由陈得宝和姜文彬发表的，主要探讨了如何改进遗传算法（GA）以优化自动送货机器人的全局路径规划。研究集中在解决机器人在超市环境中的送货问题，通过采用非等位基因交叉、整体算术交叉算子和高斯变异算子来改进传统遗传算法，同时引入q竞争选择方法，以实现快速收敛和保持样本多样性。实验证明这种方法在提高机器人路径规划效率方面是有效的。" 详细知识点: 1. 自动送货机器人全局路径规划: 在自动送货机器人(ACR)中，全局路径规划是一个关键问题，它涉及到如何设计出一条最优路径，使机器人能够高效地将货物从起点送达多个目标点并返回。这种规划对于提升机器人在复杂环境中的工作效率至关重要。 2. 遗传算法(Genetic Algorithm, GA): GA是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，常用于解决多维度、复杂度高的优化问题。在本研究中，GA被用于寻找机器人最短或最优化的路径。 3. 改进的遗传算法: 传统的遗传算法在某些情况下可能会导致早熟收敛或多样性丧失。论文提出了一些改进措施，包括： - 非等位基因交叉(Crossover): 传统GA通常使用等位基因交叉，而论文中采用了非等位基因交叉，可以增加解的多样性，防止陷入局部最优。 - 整体算术交叉算子: 这种交叉策略允许整个解决方案进行交换，而不是只交换部分信息，有助于保留和传播更多的信息，促进全局搜索。 - 高斯变异算子: 通过引入高斯函数，增强了变异操作，使得算法能够在保持多样性的同时，探索更广泛的解空间。 - g竞争选择方法: 代替了比例选择法，g竞争法在选择过程中更注重适应度值的差异，避免了在适应度差距大的情况下丢失优秀个体。 4. 局部优化与全局优化结合: 改进的GA旨在平衡局部搜索和全局搜索，既能找到局部最优解，又能全局探索，确保找到接近全局最优的路径。 5. 超市送货问题仿真: 研究者通过建立超市送货机器人的模型进行仿真，验证了改进后的GA在实际场景中的有效性。仿真结果表明，这种方法可以有效地规划机器人的送货路径，提高运作效率。 6. 应用领域: 自主移动机器人在图书馆、餐饮业和大型超市等领域的应用越来越广泛，其中路径规划是关键技术之一，本文的研究对这些领域具有指导意义。 7. 中图分类号与文献标识码: 分类号“TP242.3”对应于自动化技术，文献标识码“A”代表的是理论与应用研究类文章，表明这是一篇关于理论研究和技术应用的自然科学论文。 8. 实验与结论: 通过对超市送货机器人的仿真，论文得出结论，改进的遗传算法在解决机器人全局路径规划问题上表现出良好的性能和实用性。