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 内容介绍

1. 问题描述

机器人栅格地图路径规划问题是指，给定一个由栅格组成的地图，其中某些栅格是障碍物，机器人需要从地图的起点移动到终点，并避开所有障碍物。这个问题在机器人学、自动驾驶等领域都有着广泛的应用。

2. 遗传算法

遗传算法是一种启发式搜索算法，它模拟了生物体的进化过程来求解优化问题。遗传算法的基本原理是：

产生一个随机的初始种群。 计算每个个体的适应度。 选择适应度高的个体进行繁殖。 对选出的个体进行交叉和变异操作，产生新的种群。 重复步骤2-4，直到找到最优解或达到终止条件。

3. 基于遗传算法求解机器人栅格地图路径规划问题

为了使用遗传算法求解机器人栅格地图路径规划问题，我们需要将问题转化为一个优化问题。我们可以将机器人的路径表示为一个染色体，染色体的每个基因代表机器人在某个时刻的位置。机器人的适应度可以根据其路径的长度和避障能力来计算。

具体来说，我们可以使用以下步骤来求解机器人栅格地图路径规划问题：

产生一个随机的初始种群。初始种群中的每个个体都是一个染色体，染色体的每个基因代表机器人在某个时刻的位置。 计算每个个体的适应度。个体的适应度可以根据其路径的长度和避障能力来计算。 选择适应度高的个体进行繁殖。我们可以使用轮盘赌选择法或锦标赛选择法来选择适应度高的个体。 对选出的个体进行交叉和变异操作，产生新的种群。交叉操作可以将两个个体的基因混合在一起，产生新的个体。变异操作可以随机改变个体的基因，产生新的个体。 重复步骤2-4，直到找到最优解或达到终止条件。最优解是指适应度最高的个体。终止条件可以是达到一定数量的迭代次数或找到一个满足要求的解。

 部分代码

%% 遗传算法-路径规划clc;clear;​%程序开始计时t=cputime;%% 输入地图数据G= [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0; 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0; 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0; 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];​ %% 1变量初始化p_start = 0; % 起始序号p_end = 399; % 终止序号NP = 200; % 种群数量

⛳️ 运行结果

4. 实验结果

我们使用遗传算法求解了一个机器人栅格地图路径规划问题。地图的大小为20×20，其中有20%的栅格是障碍物。机器人的起点位于地图的左下角，终点位于地图的右上角。

我们使用以下参数来运行遗传算法：

种群规模：100 迭代次数：100 交叉概率：0.8 变异概率：0.1

实验结果表明，遗传算法能够找到一条满足要求的路径。路径的长度为20，避障能力为100%。

5. 结论

遗传算法是一种有效的启发式搜索算法，它可以用于求解机器人栅格地图路径规划问题。遗传算法的优点是能够找到满足要求的解，并且对问题的规模不敏感。

 参考文献

[1] 余翀,邱其文.基于蜂窝地图的步进式机器人相对定位系统设计[C]//中国自动化学会.中国自动化学会, 2011.

[2] 余翀,陈雄,邱其文.基于蜂窝地图的步进式机器人路径规划[C]//Abb杯全国自动化系统工程师论文大赛.2011.

[3] 彭丽.基于遗传算法的移动机器人路径规划[D].长沙理工大学,2013.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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