基于遗传模拟退火算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划的难题,运用了一种基于遗传模拟退火算法的移动机器人最优路径规划方法,对移动机器人的路径规划进行了设计,采用了栅格法对环境进行建模.为了提高路径规划的效率,采用了一种改进的避障算法来生成初始种群.将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法,新算法具有较强的全局和局部搜索能力.仿真实验结果证明算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高.     

基于混合遗传模拟退火算法求解TSP问题

TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,遗传算法是求解此类问题的一种方法,但它存在如何较快地找到全局最优解,并防止“早熟”收敛的问题。针对上述问题并结合TSP问题的特点,提出将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法。为了解决群体的多样性和收敛速度的矛盾,采用了部分近邻法来生成初始种群,生成的初始种群优于随机产生初始种群。仿真实验结果证明,该算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高。