1746-IV16

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1746-IV16遗传算法

　　遗传算法是由JohnH oland在70年代早期发展起来的一种自然选择和群体遗传机理的搜索算法。它模拟了自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖，交配和突变现象。它将每个可能的解看作是群体（所有可能解）中的一个个体，并将每个个体编码成字符串的形式，根据预定的目标函数对每个个体进行评价，给出一个适合值。开始时总是随机地产生一些个体（即候选解），根据这些个体的适合度利用遗传算法（选择、交叉、变异）对这些个体进行交叉组合，得到一个新的个体。这一群新的个体由于继承了上一代的一些优良性质，因而明显优于上一代，这样逐步朝着更优解的方向进化。遗传算法对于复杂的优化问题无需建模和进行复杂的运算，只要用遗传算法的三种算子就能找到优化解，因而在各种领域中得到了广泛的应用。在机器人相关领域研究中，遗传算法已被应用于机械手的轨迹生成、多机器人的路径规划、冗余机械手的障碍避碰。

　　另一方面，当遗传算法与模糊逻辑，人工神经网络等技术相结合，组合成一个智能学习和进化系统时，便显示了它的强大威力。有很多学者综合运用上述智能方法作了路径规划的尝试。如Toshio Fukuda等人提出了一个具有“结构化智能”的机器人导航系统。它以模糊控制器为。路径规划的一种分层决策机构，并且根据反馈得到的奖赏，惩罚信息进行学习和进化。其优点是系统自学习能力，这也是其研究的侧重点，然而他们把系统做的比较复杂，效率较低。

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