精选优质文档-倾情为你奉上4.3 基于遗传算法的机器人路径规划4.3.1 遗传算法简介50 51在1975年前后，美国Michigan大学John H Holland教授根据达尔文的适者生存的进化理论研究出一种人工智能的方法遗传算法，这种算法以生物进化、遗传原理来设计算法的原理，在算法里面还添加了统计理论学随机过程等数学方法，最终形成了该算法一种独特的理论。遗传算法在求解时，先从一个初始群体的变量开始，依次求解出最佳解，最后得出满足预设的算法要求的迭代次数为最后结果。这种算法是迭代算法的一种。遗传算法是模拟大自然中生物生存的理念而产生的一种自然选择和群体遗传理论的查找式算法。在这个算法里面把每一个需要求解决的问题尽量编码设计成“染色体”，多个染色体接着可以形成种群，在这个过程会出现选择、变异、交叉、复制等遗传操作。遗传算法初始设定时，首先随机产生一个初值即一个种群，然后依照算法的函数对种群内的个体进行处理评估，并产生相应的对环境适应度数值。接着算法会根据这些适应度值选择优秀的个体进行下一代衍生，然后把选出来的优秀进行变异、交叉处理。目前在机器人的路径
