遗传算法(GA)优化与动态窗口法dwa融合,效果极佳,算法新颖。
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全局规划阶段,确定问题的优化目标以及适应度函数,比如寻找最短路径或最快路径。
将路径规划问题转化为染色体编码问题。
根据问题特性可以选择二进制编码或其它适合问题的编码方式。
采用遗传算法的选择、交叉、变异等优化过程对个体进行进化,并通过适应度函数的评价筛选出优秀的个体。
经过多轮迭代后,得到的最优个体即为问题的最优解,采用几何优化法进一步减少路径长度,进行路径碰撞检测,获得全局最优路径,然后结合动态窗口法来进行动态环境中的路径规划。
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