遗传算法路径规划

资 源 简 介

遗传算法路径规划

详 情 说 明

遗传算法在路径规划中的应用是一种模拟生物进化过程的智能优化方法。在栅格图环境建模中，该方法特别适合解决复杂环境下的最优路径搜索问题。

栅格图将环境划分为均匀的网格单元，这种离散化的表示方式便于计算机处理。每个网格可以设置为障碍物或自由空间，为路径规划提供了直观的环境模型。

遗传算法的核心思想是模拟自然选择和遗传机制。算法开始时随机生成一组候选路径作为初始种群。每条路径都被编码为染色体形式，通常使用节点序列或方向指令来表示。

适应度函数是算法的关键部分，用于评估路径的质量。常见的评价指标包括路径长度、安全性（远离障碍物）和平滑度。适应度值高的个体更有可能被选中参与繁殖。

算法通过选择、交叉和变异等操作不断进化种群。选择操作根据适应度筛选优质路径；交叉操作将两个父代路径的特征组合产生新路径；变异操作则随机改变路径的某些部分，增加种群多样性。

在MATLAB仿真中，可以直观地观察算法迭代过程中路径的进化过程。随着代数的增加，路径会逐渐避开障碍物并趋向最优。遗传算法能够有效跳出局部最优，在复杂环境中找到全局较优解。

这种方法的优势在于其并行搜索能力和对非凸障碍物的适应性，但也存在收敛速度慢、参数敏感等缺点。实际应用中常与其他算法结合以提高性能。