1746-IV16

1746-IV16遺傳算法

　　遺傳算法是由JohnH oland在70年代早期發展起來的一種自然選擇和群體遺傳機理的搜索算法。它模擬了自然選擇和自然遺傳過程中發生的繁殖，交配和突變現象。它將每個可能的解看作是群體（所有可能解）中的一個個體，并將每個個體編碼成字符串的形式，根據預定的目標函數對每個個體進行評價，給出一個適合值。開始時總是隨機地產生一些個體（即候選解），根據這些個體的適合度利用遺傳算法（選擇、交叉、變異）對這些個體進行交叉組合，得到一個新的個體。這一群新的個體由于繼承了上一代的一些優良性質，因而明顯優于上一代，這樣逐步朝著更優解的方向進化。遺傳算法對于復雜的優化問題無需建模和進行復雜的運算，只要用遺傳算法的三種算子就能找到優化解，因而在各種領域中得到了廣泛的應用。在機器人相關領域研究中，遺傳算法已被應用于機械手的軌跡生成、多機器人的路徑規劃、冗余機械手的障礙避碰。

　　另一方面，當遺傳算法與模糊邏輯，人工神經網絡等技術相結合，組合成一個智能學習和進化系統時，便顯示了它的強大威力。有很多學者綜合運用上述智能方法作了路徑規劃的嘗試。如Toshio Fukuda等人提出了一個具有“結構化智能”的機器人導航系統。它以模糊控制器為。路徑規劃的一種分層決策機構，并且根據反饋得到的獎賞，懲罰信息進行學習和進化。其優點是系統自學習能力，這也是其研究的側重點，然而他們把系統做的比較復雜，效率較低。

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