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基于改进遗传算法的智能小车路径规划方法本发明公开了一种基于改进遗传算法的智径规划领域中目标不可达和易陷入局部最小值路径长度和智能小车行驶路径平滑度加入适应度函数并且利用轮盘赌法确定改进后的交叉算2i个无障碍的栅格作为新的中点栅格，再将该新的中点栅格插入第i个栅格和i+1个栅格之34始位置节点到目标位置节点之间的最优或次优遗传算法的结合，从而提高算法的收敛速度；中国人民公安大学的金晋等人是第i+1个栅格的坐标；56[0039]步骤8)，重复步骤5)至步骤7)max_gen次，得到迭代平均路径长度和最优路径长7是第i+1个栅格的坐标；8[0079]其中fmax为整个迭代循环过程中的最大适应度值，是整个迭代循环过程中的平[0084]步骤8)，重复步骤5)至步骤7)max_gen次，得到迭代平均路径长度和最优路径长9传统遗传算法的迭代次数达到80次方才得到最优解，而图3所示的改进遗传算法的迭代次数仅为40次便可获得最优解，且改进遗传算法所得到的的最优路径值略小于传统遗传算术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还

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