遗传算法路径规划

资 源 简 介

遗传算法路径规划

详 情 说 明

遗传算法是一种受自然选择启发的优化算法，常用于解决复杂路径规划问题。在MATLAB环境中实现的遗传算法路径规划方案，能够为机器人或自动驾驶系统寻找最优移动路径。

核心实现思路包含以下几个环节：

编码与初始化种群 路径被编码为染色体，通常采用节点序列或坐标点集合的形式。初始种群随机生成若干可行路径，确保多样性。

适应度函数设计 评估路径优劣的关键是适应度函数，通常考虑路径长度、障碍物规避、平滑度等。例如，路径越短且碰撞惩罚越少，适应度得分越高。

选择与交叉 通过轮盘赌或锦标赛选择保留优质路径，再通过单点交叉或多点交叉操作生成子代路径，继承父代优势特征。

变异与精英保留 随机变异操作（如交换节点、插入新点）增强种群多样性，同时保留每代最优个体避免退化。

终止条件 当达到最大迭代次数或适应度收敛时，输出当前最优路径。MATLAB的可视化功能可直接绘制路径与障碍物，便于调试和毕设结果展示。

扩展思考： 可结合A*算法优化初始种群质量 动态障碍物场景需引入实时适应度计算 多目标优化版本可同时权衡路径长度与安全性

该实现能满足基础毕设需求，但工业级应用需进一步优化计算效率。