基于混合差分进化的移动机器人路径规划算法

简介：
本研究提出了一种基于混合差分进化策略的移动机器人路径规划算法，旨在优化搜索效率与路径质量，适用于复杂环境中的自主导航任务。 针对移动机器人无碰撞最短路径规划问题，本段落提出了一种人工势场与差分进化算法相结合的混合方法。首先建立了在全局环境信息已知的情况下，用于移动机器人的无碰撞路径模型，并利用差分进化算法来寻找最优路径。为了优化差分进化的性能，在变异因子的选择上采用了适应性调节策略；同时针对该算法交叉操作中可能出现的不可行解问题，引入了人工势场法进行修正，从而提高了求解最短路径的有效性和准确性。 实验结果显示，所提出的混合方法在收敛速度和解决方案质量方面均优于传统的差分进化算法。因此这种方法能够有效解决移动机器人的无碰撞路径规划难题。