遗传算法在智能机器人行为规划中的应用研究

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遗传算法在智能机器人行为规划中的应用研究

作者：叶本公，刘敬，陈曦

来源：《软件导刊》2013年第12期

摘要：遗传算法（GA）是一种基于进化论的仿生算法，非常适合于求解最优化问题，适用于解决难度大或者计算代价大的问题。将遗传算法用于可移动智能体的研究，其重点是智能机器人的行为规划，对此进行了论述。

关键词：遗传算法；智能机器人；行为规划

中图分类号：TP311.5文献标识码：A文章编号文章编号：1672-7800（2013）012-0064-03

作者简介：叶本公（1968-），男，江汉大学文理学院副教授，研究方向为人工智能；刘敬（1958-），男，江汉大学文理学院副教授，研究方向为算法研究；陈曦（1979-），女，江汉大学文理学院讲师，研究方向为软件工程。

0引言

智能机器人的行为规划和控制问题，是一个解决难度较大、不容易人工干预的复杂问题，目前技术条件下解决办法一般是采用遗传算法，即把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体。这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代。后代随机化地继承了父代的最好特征，并在生存环境的控制支配下继续这一过程。群体的染色体将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题的最优解。

本文将遗传算法用于智能机器人的行为规划，设计出算法的主要内容，并用C++完成其核心代码。

1人工控制下智能机器人的行为表现

智能飞船的行为控制代码主要由两个重要的类CLander 和Ccontroller来完成。Ccontroller 类的核心代码如下：

class CController

{private：

CLander* m_pUserLander；