NETL
基于LCS的机器人路径规划收敛性研究
邵杰 1杨静宇1
作者信息
- 1. 南京理工大学 计算机学院 江苏 南京 210094
- 折叠
摘要
基于学习分类器集成算法，设计了在动态环境下的适应度函数，在理论上推导并证明了集成算法的收敛性，为本文提出的路径规划算法的收敛提供了理论保证。仿真实验结果也表明遗传算法和学习分类器结合用于机器人的路径规划是收敛的，遗传算法的早熟收敛和收敛速度慢两大难题也得到很大改善。
关键词
路径规划/机器人/遗传算法/学习分类器/收敛性引用本文复制引用
主办单位
中国自动化学会会议名称
2009年全国模式识别学术会议暨首届中日韩模式识别学术研讨会会议时间
2009-11-04会议地点
南京会议母体文献
2009年全国模式识别学术会议暨首届中日韩模式识别学术研讨会论文集页码
690-694出版时间
2009