遗传算法在移动机器人路径规划中的应用综述

Application of Genetic Algorithm in Mobile Robot Path Planning

摘要: 遗传算法作为一种优异的仿生寻优算法被广泛应用于路径规划领域，但也因其在路径规划时存在易早熟收敛慢的问题而被广泛关注，对其改进已成为一个路径规划领域的热点问题。本文综述了近年来国内外学者对遗传算法在路径规划方面的改进方法和策略，将其归纳为改进种群初始化方法、改进适应度函数、改进遗传算子和与其他算法相融合四类，并结合使用场景，进行了详细的介绍，同时鉴于目前对遗传算法的改进方法和策略已展现出局限性，展望并提供了五种新的改进思路，旨在为相关专业技术人员和学者了解遗传算法在移动机器人路径规划中的发展、应用及改进提供一定的参考。

Abstract: Genetic algorithm, as an excellent biomimetic optimization algorithm, has been widely used in the field of path planning. However, it has also received widespread attention due to its problem of premature convergence and slow convergence in path planning, and its improvement has become a hot topic in the field of path planning. This article summarizes the improvement methods and strategies of genetic algorithms in path planning by scholars at home and abroad in recent years. They are classified into four categories: improved population initialization methods, improved fitness functions, improved genetic operators, and integration with other algorithms. Combined with usage scenarios, detailed introductions are made. At the same time, considering the limitations of current improvement methods and strategies for genetic algorithms, five new improvement ideas are proposed and discussed, aiming to provide reference for relevant professional technicians and scholars to understand the development, application, and improvement of genetic algorithms in mobile robot path planning.

1. 引言

路径规划算法是移动机器人规划路径的基础，是移动机器人自主路径规划的一项关键技术[1]。在医疗领域，移动机器人能够根据规划好的路径完成物资配送和消毒等任务[2]。在工业自动化领域，移动机器人可以根据规划好的路径在复杂的环境中进行物料运输[3]。在无人机路径规划中，路径规划能够以优化飞行轨迹，以实现最小化飞行时间和能耗和最大化覆盖面积[4] [5]。常用的路径规划算法有A*、Dijkstra、人工势场法及遗传算法等[6]，但其中遗传算法擅长处理复杂、非线性的优化问题，具有较强的全局搜索能力[7]，具有群体搜索特性，灵活性好，可扩展性好，易于与其他技术融合使用的特点，在路径规划领域中被广泛使用。使用遗传算法可以规划最优或次优路径，提高工作效率；在多目标遗传算法中，也可以综合考虑路径安全、长度、平滑度等因素，实现高效的路径规划，是路径规划的一项重要工具。尽管使用遗传算法能够高效地进行路径规划，但其自身也存在易早熟和收敛慢的问题[8]，由此引发了广大学者的关注，因此改进遗传算法已成为必然，诸多学者和专家为此努力，并取得了显著的成绩。本文对近年来国内外学者对遗传算法在路径规划方面的改进方法和策略展开研究，并对其归纳总结及展望，为相关专业技术人员和学者了解遗传算法在移动机器人路径规划中的应用及改进策略提供一定的参考和帮助。

2. 遗传算法及发展

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)脱胎于遗传理论和进化理论，最早由美国的John holland教授的学生Bagley于20世纪60年代在论文中首次提出。1975年，J. Holland教授在出版的专著《自然系统和人工系统的适配》系统阐述了遗传算法的基本理论和方法。1980年后，遗传算法被用于生产、控制等领域，得到了广泛的关注，并进入到快速发展阶段[9]。

遗传算法是通过模拟生物进化完成寻优，来找到最优解，其算法流程如图1所示，包括编码、种群初始化、适应度函数、遗传算子等四个部分。编码是将个体(解)以一定的方式进行表示，用于后续遗传操作。种群初始化是为了生成一组用于遗传操作的个体，该组个体被称为初始种群，初始种群的大小被叫做种群规模。选择、交叉、变异是三种遗传算子，是完成寻优的关键操作。选择算子使用适应度函数是来评价个体的优异程度，并依据适应度值确定个体是否保留。交叉算子和变异算子是生成新个体的两种方式，交叉算子面向全局搜索，是产生新个体的主要操作，变异算子面向局部搜索，是产生新个体的辅助操作，两者结合共同完成对搜索空间的全局搜索和局部搜索。

Figure 1. Basic genetic algorithm flowchart

图1. 基本遗传算法流程图

20世纪90年代，遗传算法首次被引入到移动机器人路径规划领域，主要解决静态环境下的全局路径规划问题，进入到初始探索阶段。该阶段的研究侧重于使用遗传算法来替代传统路径规划算法(如A*)，利用遗传算法的全局搜索能力处理复杂环境下的路径规划问题，但也发现其存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，因此对于遗传算法的改进势在必行[10]。

21世纪初期至今，有关学者和专家不断开展对遗传算法的改进，克服其存在的问题，使其更好地服务于路径规划，有关的理论逐渐丰富，进入到算法改进与融合阶段。该阶段的算法改进的侧重于在于改进遗传算子、改进适应度函数以及与其他算法相融合等。改进算子如优化选择与交叉算子、动态参数调整等。文献[11]采用精英保留策略(Elitism)和最优近邻交叉算子来改进选择算子，使收敛速度提升46.15%，路径缩短45.99%，显著提高了收敛速度。文献[12]提出自适应交叉/变异概率，以平衡探索与开发效率。融合算法包括与蚁群算法的融合、与模拟退火算法的融合等。文献[13]将遗传算法与蚁群算法相融合，将遗传算法的全局搜索与蚁群局部优化结合，减少搜索盲目性，提升效率。此外，对于遗传算法的改进通常是多种策略进行，如改进目标函数与遗传算子同步。文献[14]用遗传算法改进自动引导搬运车路径规划方案，通过减少障碍物角点数、将路径长度作为目标函数及改进变异算子，仿真结果表明，改进算法能够找到长度短、能耗更低且安全的路径。

遗传算法在移动机器人路径规划领域中得到了成功的使用，尤其是其改进算法，能够有效改善原算法存在的问题，丰富了移动机器人的路径规划理论，为移动机器人的路径规划提供了一种新的思路。

3. 遗传算法的改进及应用

尽管遗传算法及其改进算法在移动机器人路径规划领域得到了广泛应用，并取得了显著成绩，但改进算法的方式和策略多样，其改进效果不一，使用场合各异，对于有关技术人员的使用带来困难，因此有必要梳理近年来国内外学者对遗传算法在路径规划方面的改进方法和策略，进行总结和归纳，为相关专业技术人员和学者在使用和改进遗传算法进行移动机器人进行路径规划时提供参考。

3.1. 改进种群初始化方法

标准遗传算法采用随机方法生成种群初始化，而算法对初始种群的选择有一定的依赖性，初始种群的生成质量对求解效率和结果有重要影响[15]，将直接影响遗传算法的全局搜索能力和收敛速度，一个高质量的初始种群应具备良好的多样性，能够均匀地覆盖整个解空间，从而避免算法在早期就陷入局部最优。因此，绝大多数学者和专家在改进遗传算法时，首先选择改进种群初始化方法。目前，常用的改进种群初始化方法包括基于启发式的种群初始化方法和邻域法与混沌映射技术两类。

3.1.1. 基于启发式的种群初始化方法

种群初始化是遗传算法的首要步骤，高质量的初始种群能够显著提高算法的收敛速度和解的质量。传统随机初始化方法生成的路径通常质量较低，可能穿越障碍物或包含大量冗余节点，导致算法需要更长的进化时间才能寻得优解。

定向随机初始化是一种高效的改进方法。文献[16]提出了一种结合目标导向的初始化策略。在生成初始路径时，机器人在当前栅格选择下一个移动方向时，不是完全随机地从8个相邻栅格中选择，而是限定在朝向目标点方向的5个备选栅格中进行选择。这种定向的选择方式能够大幅减少了无效搜索空间，同时还保证了路径的多样性。具体如公式(1)所示：

$Pi=\frac{1/Di}{{{\displaystyle \sum }}_{i=1}^{5}1/Di}$ (1)

其中，Di为候选栅格到终点的距离，Pi为选择概率，距离越小的栅格被选中的概率越高。

贪心插入法是同样是一种高效的初始化策略文献[17]求解车辆路径问题时，采用先聚类再贪心插入的方法。首先将客户点按距离分配到最近的仓库，形成初始集群；然后在每个集群内，将客户点按时间窗排序，基于贪心策略依次插入路线，形成高质量的初始路径方案。该种方法特别适合多仓库、带时间窗约束的复杂物流场景。

此外，还有一些其他的基于启发式的种群初始化方法，如文献[18]利用多种栅格选择模型和优先级启发式搜索算法的思路对来进行种群初始化，有效减少了不连通路径生成，提高初始种群的质量；文献[19]使用模拟蚁群算法中蚂蚁的寻路规则构建种群初生机制，从而提高初始种群的质量；文献[20]采用一种基于终距概率方法来生成初始化种群，仿真实验结果表明该初始化方法生成的初始种群更接近最优解，种群质量更高。

3.1.2. 邻域法与混沌映射技术

邻域法是一种平衡局部优化和多样性的初始化策略。针对TSP问题的研究表明，完全选择最近邻节点会导致路径陷入局部最优，而邻域法通过在稍远的邻域范围内随机选择下一节点，既保留了局部优化信息，又能够维持种群多样性。实验证明，相比完全随机初始化，邻域法在四个TSP标准实例上的求解质量平均提升46.3%。在移动机器人路径规划中，此方法可避免生成过多相似路径，保持种群多样性，为后续进化奠定良好基础[21]。

混沌映射技术利用混沌系统的遍历性和随机性特点生成初始种群。文献[22]在参数率定研究中采用混沌变量随机生成初始种群并筛选优质个体。虽然该研究面向水利领域，但其技术思路可迁移到路径规划中。通过Logistic映射等混沌系统生成初始路径，然后筛选较优个体组成初始种群。这种方法能避免初始种群聚集在解空间的某一区域，减少早熟收敛的风险。

3.1.3. 不同方法的适用场景分析

如表1所示，从应用场景来看，定向随机法和贪心插入法特别适合静态结构化环境，如工业AGV在仓库中的路径规划。这类环境障碍物位置固定，目标方向明确，利用先验知识生成高质量初始路径能显著提升效率。而邻域法和混沌映射更适合动态未知环境，如野外勘探机器人的路径规划，因其能更好地保持种群多样性，适应环境变化。在实际应用中，研究者常结合多种初始化策略。例如，在全局路径规划中采用定向随机法生成80%的初始个体，再结合完全随机法生成20%的个体，既保证了初始种群质量，又维持了足够的多样性。这种混合策略在动态环境路径规划中表现出色，为后续进化过程奠定了良好基础。

Table 1. Comparison of applicable scenarios and characteristics of different population initialization methods

表1. 不同种群初始化方法的适用场景及特性比较

初始化方法	收敛速度	路径质量	多样性	适用场景
传统随机法	较慢	较低	高	简单环境，对实时性要求低
定向随机法	快	较高	中	静态结构化环境，如仓库AGV
贪心插入法	较快	高	中低	多约束场景，如带时间窗的物流配送
邻域法	中	较高	高	动态未知环境，需保持种群多样性
混沌映射法	中快	高	较高	复杂环境，避免早熟收敛

3.2. 改进适应度函数

适应度函数是遗传算法评价路径优劣的核心标准，直接决定了进化方向，是遗传算法进化过程的驱动力，也是进行自然选择的唯一标准。单一考虑路径长度的适应度函数往往难以满足实际需求，现代路径规划需要兼顾路径安全性、平滑性和连贯性等多项指标。常见的改进适应度函数的方法可分为多目标加权与安全平滑性设计和时变适应度函数与帧间关联性两类。

3.2.1. 多目标加权与安全平滑性设计

多目标加权法是最常见的适应度函数设计方法。经典研究中通常采用路径总长度作为唯一评价指标，但实际应用中，路径的安全性(与障碍物距离)和平滑性(转弯角度大小)同样重要。文献[23] [24]给出一种将路径长度、安全距离和平滑度三个目标融合的设计方法，如公式(2)所示。

$f=\frac{1}{a\cdot \text{Len}+b\cdot \text{Safe}+c\cdot \text{Smooth}}$ (2)

其中f为适应度值，Len表示路径总长度，Safe表示路径与障碍物的平均安全距离，Smooth表示路径平均转弯角度的倒数，a、b、c为权重系数。

安全半径惩罚机制是保障路径安全性的重要策略，其计算方法如公式(3)所示。当机器人与障碍物的距离d小于安全半径r时，适应度函数会施加惩罚。

$\text{Len}=\sum d\left(p_{i-1},p_i\right)+\epsilon \cdot \max \left(0,r-d\right)$ (3)

其中$\epsilon$ 为惩罚因子，$d\left(p_{i-1},p_i\right)$ 为相邻路径点之间的距离。该机制能够确保算法进化过程中路径自动远离障碍物，提高安全性[24]。

路径平滑性评价对机器人运动控制至关重要。小生境遗传算法研究中采用路径平均拐角值作为平滑度指标，其计算方法如公式(4)所示。

$\text{Smooth}={\displaystyle \sum \frac{{\alpha }_i}{n}+\zeta \cdot k}$ (4)

其中${\alpha }_i$ 为转向角$\left(0\le {\alpha }_i\le \pi \right)$ ，k为大于$\pi /2$ 的转向角数量，$\zeta$ 为惩罚因子。该设计避免机器人频繁大角度转向，提高运动效率并减少机械损耗[24]。

3.2.2. 时变适应度函数与帧间关联性

时变适应度函数是一种动态调整策略，特别适合动态环境路径规划。文献[25]提出基于神经网络的时变适应度函数，在迭代早期优先考虑路径方向性，后期则注重路径安全性和细节优化。这种动态调整模拟了人类搜索经验——先确定大致方向再优化细节，使算法在复杂环境中表现更出色。

帧间关联适应度解决了多次规划中路径不连贯的问题。文献[23]提出在无人机路径规划中引入路径连贯性约束，在适应度函数中增加当前路径与上一帧路径的衔接平滑度评价，如公式(5)所示。

$f_{\text{conherence}}={\displaystyle \sum {\theta }_t-{\theta }_{t-1}}$ (5)

其中${\theta }_t$ 和${\theta }_{t-1}$ 分别为当前帧和上一帧路径在衔接点的切线角。实验表明，该方法使路径长度减少3.05%，最大偏航角变化减少38.02%，转角绝对值之和减少23.97%，显著提高了移动机器人行驶的平稳性。

此外，还包括一些其他形式的适应度函数的改进方法，如李娜等[26]过设计了非线性适应度函数，改善了遗传算法存在的局部收敛问题；王吉权[27]基于序的线性适应度函数和基于序的非线性适应度函数组合，形成一种组合适应度函数，提高了算法的求解质量的同时提高了算法的全局搜索能力。

3.2.3. 实际应用中的权衡策略

如表2所示，在工业物流场景中，AGV小车的路径规划通常优先考虑路径长度和安全性，权重分配约为0.6:0.3:0.1 (长度：安全：平滑度)。因为仓库环境障碍物固定但密集，且能源效率是关键指标。在动态避障场景中，如餐厅服务机器人，安全性和路径连贯性权重更高(约0.3:0.4:0.2:0.1)。因为环境中人员移动频繁，且路径频繁重规划可能导致机器人运动不自然，影响用户体验。在野外勘探场景中，如地震救援机器人，路径安全性和平滑度权重增加(约0.3:0.4:0.3)，因为地形复杂且需减少机器人颠簸，保护精密仪器。

Table 2. Typical components of fitness function and their weight allocation strategy

表2. 适应度函数典型组件及其权重分配策略

组件	评价目标	典型权重范围	场景建议
路径长度	最短路径	0.4~0.7	能源受限场景，如电动车
安全距离	避障能力	0.2~0.4	密集动态障碍环境
平滑度	运动连贯性	0.1~0.3	高速移动机器人
连贯性	帧间稳定性	0.1~0.2	实时重规划场景

适应度函数设计需要根据具体场景需求权衡各目标的重要性。过高的路径长度权重可能导致路径贴近障碍物，增加碰撞风险；而过高的平滑度权重可能导致路径绕行过远，降低效率。实际应用中常采用帕累托最优前沿分析确定最佳权重组合。

3.3. 改进遗传算子

遗传算子包括选择算子、交叉算子和变异算子三种，是遗传算法中的重要组成部分。选择算子通过计算个体的适应度确定其优异程度，决定是否保留进入下一代。选择算子对遗传算法的收敛速度至关重要，能够避免算法陷入局部最优解[28]。交叉算子是产生新个体的主要方法，变异算子是产生新个体的辅助方法，两者结合能够保持种群的多样性，同时共同完成对搜索空间的全局搜索和局部搜索。遗传算子的选择和使用严重影响解的品质，而目前这些参数的选择大部分是依靠经验。改进遗传算子是遗传算法改进的重点且难度较大，对算法性能的提升较为明显。

3.3.1. 自适应算子与精英保留策略

遗传算子的设计直接影响算法的搜索能力和收敛特性。标准遗传算子在路径规划中存在明显不足，如单点交叉可能破坏优质路径片段、随机变异可能导致路径不连续以及选择操作可能丢失优质个体。而自适应算子能够根据种群进化状态动态调整参数，能有效解决上述问题。

自适应交叉与变异概率是改进的核心。文献[22]在参数率定中提出基于种群离散系数的自适应调整策略。当种群适应度标准差较大时，增加交叉概率(Pc = 0.8~0.9)以促进探索；当种群趋于收敛(标准差小)时，则提高变异概率(Pm = 0.1~0.2)以避免早熟。这种策略使算法在进化早期保持强探索性，后期则加强局部开发能力。此外，王雷等[29]提出一种改进的自适应遗传算法，使交叉概率和变异概率能够根据个体适应度值的大小自动调节，提高了算法的收敛速度。Yao Z等[30]通过自适应调整交叉和变异概率，平衡算法的探索和利用能力，提高收敛速度和求解质量。

精英保留策略是防止优秀个体丢失的关键机制。在小生境遗传算法研究中采用的是锦标赛选择与精英保留相结合的方法。每次选择时，从种群中随机选取K个个体(通常K = 3~5)，保留适应度最优的个体；同时直接将每代最优个体复制到下一代，避免其被遗传操作破坏。精英保留比例通常控制在种群规模的2%~5%，既能保持选择压力，又不降低种群多样性[24]。

3.3.2. 创新操作符的设计

环形交叉算子是一种创新的交叉方式，能够增强全局搜索能力。与传统单点交叉不同，环形交叉在亲代染色体上随机选择多个交叉点，形成环形交叉区段进行基因交换。这种方式特别适合可变长度路径编码，能更充分地混合亲本路径的优良片段，产生更多样化的子代路径[22]。

插入与删除算子专门针对路径规划问题设计。文献[17]在车辆路径问题中提出“插入–删除”组合操作。插入算子用于在路径穿越障碍物的区段添加转向点，使路径绕开障碍物；删除算子则移除非必要转向点，缩短路径长度。这两种算子的协同应用，有效解决了路径冗余问题，提高了路径质量。

扰动算子专注于路径的局部优化。小生境遗传算法中设计了两种扰动算子：一种是针对不可行路径的调整，使路径避开障碍物；另一种是任意路径点的位置微调，增强种群多样性。扰动范围通常随进化代数增加而减小，前期大范围扰动促进探索，后期小扰动精细优化[24]。

非均匀变异算子实现局部精细搜索。随着进化进行，变异步长逐渐减小，如公式(6)所示。

$\text{step}=\delta \cdot \left(1-\frac{g}{G_{\max }}\right)$ (6)

其中$\delta$ 为初始最大步长，g为当前代数，$G_{\max }$ 为最大代数。这种策略使算法前期大范围探索，后期在优质解邻域内精细搜索，提高收敛精度[22]。

3.3.3. 遗传算子改进策略对比

如表3所示，在高实时性要求场景(如自动驾驶)，通常采用精英保留 + 自适应交叉 + 小步长变异的组合策略。交叉概率较高(Pc = 0.85)，变异概率较低(Pm = 0.05)，能够保证快速收敛的同时维持一定多样性。在复杂静态环境(如工厂布局优化)，则需增强探索能力：采用环形交叉 + 扰动算子 + 大步长变异，交叉概率降至0.7，变异概率增至0.15，避免陷入局部最优。

Table 3. Comparison of improved strategies for genetic operators

表3. 遗传算子改进策略对比

改进策略	计算复杂度	全局搜索能力	局部优化能力	适用场景
自适应交叉/变异	中	高	高	多数场景，尤其环境复杂度变化大
精英保留策略	低	中	高	收敛速度要求高的场景
插入/删除算子	中高	中	高	路径冗余或间断问题严重
环形交叉	高	极高	中	超复杂环境，全局最优需求强
非均匀变异	中	低	极高	精细优化需求高的场景

3.4. 与其他算法相融合

遗传算法具有强的可拓展性，易于与其他算法进行结合使用的优点，通过算法的融合，能有效提升算法性能。该种改进方式相对容易且改进效果明显，使用最为广泛。

3.4.1. 蚁群–遗传融合框架

蚁群算法(ACO)与遗传算法(GA)的融合充分发挥了两种算法的互补优势。蚁群算法利用信息素正反馈机制，在路径探索初期快速找到可行解；遗传算法则通过种群进化实现全局优化，避免蚁群算法后期收敛缓慢的问题。

文献[31]提出一种典型融合框架是“ACO初始化GA”模式。由蚁群算法首先生成初始路径，作为遗传算法的优质初始种群。将蚁群算法搜索到的部分最优解转化为遗传算法的初始种群，能有效弥补蚁群算法初始信息素匮乏的缺点。文献[32]提出的另一种策略是双向搜索机制。蚁群负责局部实时避障(处理动态障碍物)，而遗传算法进行全局优化。机器人每移动一步，蚁群就对局部环境重新搜索；同时遗传算法在后台持续优化全局路径。这种架构特别适合动态环境，如商场导览机器人需实时避让行人，同时保持整体路线高效。

3.4.2. 粒子群–遗传混合机制

粒子群优化(PSO)与遗传算法(GA)的融合结合了PSO的快速收敛性和GA的强全局搜索能力。文献[25]提出的“时变适应度函数 + PSO + GA”框架是典型代表。PSO利用神经网络构建时变适应度函数，先优化路径方向，再逐步细化路径安全性和平滑性；然后将PSO输出作为GA的初始种群，由GA进一步优化。该框架的核心创新在于时变适应度函数的设计。前期适应度函数侧重路径方向性(快速指向目标)；后期则增加安全性和平滑性权重(精细避障)。这种动态调整策略模拟了人类寻路思维，使算法在复杂环境中表现更出色。

3.4.3. 邻域搜索与遗传算法的结合

可变邻域搜索(VNS)与遗传算法的融合增强了局部优化能力。文献[17]提出在处理多仓库车辆路径问题时，将遗传算法与VNS结合。在遗传算法的每一代中，对最优个体执行VNS操作，通过系统改变邻域结构来跳出局部最优。该研究设计了6种邻域算子：交换算子(Swap)、插入算子(Insert)、倒位算子(Inverse)等，在遗传算法生成新一代种群后，应用这些算子对精英个体进行局部搜索。实验表明，这种混合策略使求解质量提升12%~15%，尤其适合带时间窗的多仓库配送等复杂约束场景。

除上述典型的融合算法外，还包括一些其他融合算法，如田雅琴等[33]跳点搜索算法与遗传算法相融合，构成跳点搜索–遗传算法(JPSG)。改进算法能有效缩短寻优执行时间，提高寻优准确率，减少运算执行次数。孙茂荣[34]等用遗传算法融合A-Star算法，设计了一种改进的路径规划方法。在算法中加入了转向时间的代价影响和加大未知路径的代价比重，路径规划的综合效率显著提高。周龙港[35][36]将遗传算法和迪杰斯特拉算法相结合，遗传算法提供了多样性的全局解，迪杰斯特拉算法(DA)在强化局部解。

3.4.4. 融合算法的场景适配性

如表4所示，蚁群–遗传融合在全局–局部规划结合的场景中表现最佳。如在输电线无人机巡检任务中，蚁群算法处理实时避障(飞鸟、临时障碍)，遗传算法优化全局巡航路径，融合后路径长度平均减少8.5%，且能适应突发障碍。粒子群–遗传混合则更适合高动态环境。如在餐厅服务机器人案例中，PSO快速响应动态障碍(移动的顾客)，GA后台优化整体路径，使能够缩短重规划时间，提高实时性。邻域搜索–遗传组合在多约束路径问题中优势明显。如在冷链物流配送中，需同时考虑时间窗、多仓库、电池续航等约束，VNS的局部优化能力结合GA的全局搜索，使提高满足所有约束的可行解的比例。

Table 4. Comparison of fusion algorithm performance and applicable scenarios

表4. 融合算法性能对比及适用场景

融合算法	计算开销	实时性	路径质量	适用场景
蚁群–遗传	高	中	极高	全局–局部规划结合，如无人机巡检
粒子群–遗传	中	高	高	动态环境，如服务机器人
邻域搜索–遗传	中高	中	极高	复杂约束问题，如多仓库物流
人工势场–遗传	低	极高	中	实时避障场景，如自动驾驶

值得注意的是，融合算法虽提升了性能，但也增加了实现复杂度。实际应用中需权衡性能增益与计算成本，如计算资源受限场景(如嵌入式系统)可能采用轻量级融合(如人工势场 + GA)，而服务器支持的工业机器人则可部署复杂融合算法(如ACO + VNS + GA)。

4. 总结与展望

在实际移动机器人路径规划系统中，多种改进策略往往协同应用，以解决复杂环境中的各类挑战。综合改进的遗传算法策略通常包含种群初始化、适应度函数、遗传算子和算法融合。另外，面对不同的应用场景中，应该有针对性地进行改进策略的综合。如在面向工业物流场景(如仓储AGV)时，路径规划通常优先考虑效率和精准度，推荐采用贪心初始化 + 长度/安全适应度 + 自适应算子的组合。在面向服务机器人场景(如酒店导览)时，需兼顾人机交互安全性和运动平顺性，适用邻域初始化 + 时变适应度 + PSO融合策略：初始化保证多样性，时变适应度前期重视效率，后期侧重安全平滑，PSO处理动态人流。在面向野外勘探场景(如地震救援)时，环境未知且复杂，需强鲁棒性和避障能力。建议混沌初始化 + 多目标适应度 + 蚁群融合：混沌映射避免早熟，适应度函数均衡长度(0.4)、安全(0.4)、平滑(0.2)，蚁群实时应对地形变化。

尽管采用多种改进策略能够减小遗传算法在路径规划中的不足，但也越来越展现出改进的局限性，因此，还需要更多新的改进方法和策略，基于此，做出如下展望。

(1) 将深度学习与遗传算法结合，利用深度学习提取环境特征，优化遗传算法的参数和操作，提高算法的智能化水平。

(2) 利用强化学习训练机器人的路径规划策略，结合遗传算法优化强化学习的奖励函数和探索策略，提高机器人在复杂环境中的学习能力和适应性。

(3) 融合视觉、激光雷达、IMU等多传感器信息，提高机器人对环境的感知能力，从而实现更精确和鲁棒的路径规划。

(4) 利用云计算进行大规模的路径规划计算，利用边缘计算实现机器人的实时路径调整和避障，提高系统的整体效率和可靠性。

(5) 随着量子计算等新兴技术的发展，量子遗传算法可能突破传统计算瓶颈，为超复杂环境下的实时路径规划提供解决方案。

遗传算法的持续创新将推动移动机器人在更多关键领域应用，从灾难救援到星际探索，从深海勘测到微纳医疗，为人类拓展认知边界和改善生活品质提供技术支持。通过不断优化和改进，遗传算法必将在移动机器人路径规划领域发挥更加重要的作用。

基金项目

广州软件学院校级科研项目(ky202203, KY202422)。

NOTES

^*通讯作者。