遗传模拟退火算法对移动机器人进行路径规划

资 源 简 介

遗传模拟退火算法对移动机器人进行路径规划

详 情 说 明

遗传模拟退火算法（Genetic Simulated Annealing Algorithm, GSAA）是一种结合遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）优势的智能优化方法，在移动机器人路径规划中展现出强大的全局寻优能力和局部优化能力。

### 核心思路

遗传算法框架：采用遗传算法的选择、交叉和变异操作，从初始种群中筛选优秀个体，并引入模拟退火机制优化局部搜索。 模拟退火改进：在变异操作后，利用模拟退火的概率接受准则决定是否保留新解，避免陷入局部最优。 适应度函数设计：通常以路径长度、安全性（如障碍物距离）和能量消耗作为优化目标，通过加权组合计算适应度值。 MATLAB实现：借助MATLAB的矩阵运算和可视化工具，高效模拟机器人的运动环境（如栅格地图），并动态展示优化路径。

### 优势与挑战

全局优化：遗传算法的种群多样性结合模拟退火的退火策略，平衡探索与开发。 动态适应性：适合复杂环境中的实时路径调整。 参数敏感：交叉率、变异率和退火温度等参数需精细调优。

该算法在机器人导航、物流配送等场景中具有广泛潜力，未来可结合深度学习进一步强化环境感知能力。