路径规划遗传算法流程图
遗传算法的一般步骤
遗传算法的一般步骤
遗传算法是一种基于自然选择和遗传的进化算法，它可以用来解决复杂的优化问题。
它的基本思想是模拟自然界中的生物进化过程，以获得最优解。
遗传算法的一般步骤如下：
1. 初始化种群：首先，需要初始化一个种群，其中包含若干个个体，每个个体都有一个个体基因组，用来表示解决问题的可能解。
2. 评估个体：然后，需要对每个个体进行评估，以确定其适应度，即其能够解决问题的能力。
3. 选择操作：接下来，需要根据每个个体的适应度，对其进行选择操作，以确定哪些个体可以进入下一代。
4. 交叉操作：接下来，需要对选择出来的个体进行交叉操作，以产生新的个体，以替代原有的个体。
5. 变异操作：最后，需要对新产生的个体进行变异操作，以增加其多样性，以提高其适应度。
6. 重复上述步骤：最后，需要重复上述步骤，直到满足某种停止条件，如达到最大迭代次数或达到最优解。
遗传算法是一种有效的优化算法，它可以用来解决复杂的优化问题。
它的基本步骤是初始化种群、评估个体、选择操作、交叉操作、变异操作和重复上述步骤，直到满足停止条件。
遗传算法步骤
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然进化理论的算法，是一种可以对不同问题寻找最优解的智能算法，它可以用于优化因变
量组成的多为目标函数，使得其能够模拟自然群体中最优种群的复制
替代的演化过程。
GA的基本步骤如下：
1.初始化种群：随机选择或采用已有解法创建一个代表优化问题的群体，这一群体中包含多个个体，并对每一体对应一个可衡量适应度的值。
2.计算适应度：根据建模函数以及求解问题，计算每一体的适应度值，作为群体的适应度表示，该适应度值指示了当前群体的优劣，越高的
适应度表示越优秀的群体。
3.选择操作：通过自然选择决定种群接下来的演化趋势，选取进化最佳的个体，裁去低适应度的个体，做出自然选择的决定。
4.交叉操作：将于原始群体中优秀的体通过交叉进行基因交换，优化基因序列，达到更加精细化优化的进化效果。
5.变异操作：在交叉操作过后，某些个体的基因顺序经过一定的随机变异，添加新的基因组合，增强搜索空间的拓展能力。
6.重复上述步骤：将上述步骤重复进行，让群体在遗传进化过程中迭代优化，不断找寻最优解，最终终止整个搜索过程，达到满足目标。
以上就是GA的基本步骤，它不仅能够用于求解多种问题，而且运算
效率高，不需要事先设定初始值，使得对比其它算法更加方便和灵活。
但是，由于其随机性原因，在某些情况下可能得出的解不一定是最优解，使其在实际应用中并不尽如人意。
TSP问题的遗传算法求解
TSP问题的遗传算法求解一、问题描述假设有一个旅行商人要拜访N个城市，要求他从一个城市出发，每个城市最多拜访一次，最后要回到出发的城市，保证所选择的路径长度最短。
二、算法描述（一）算法简介遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，通过模拟自然进化过程搜索最优解。
遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（geneticoperators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。
（摘自百度百科）。
（二）遗传算子遗传算法中有选择算子、交叉算子和变异算子。
选择算子用于在父代种群中选择进入下一代的个体。
交叉算子用于对种群中的个体两两进行交叉，有Partial-MappedCrossover、OrderCrossover、Position-basedCrossover等交叉算子。
变异算子用于对种群中的个体进行突变。
（三）算法步骤描述遗传算法的基本运算过程如下：1.初始化：设置进化代数计数器t=0、设置最大进化代数T、交叉概率、变异概率、随机生成M个个体作为初始种群P2.个体评价：计算种群P中各个个体的适应度3.选择运算：将选择算子作用于群体。
以个体适应度为基础，选择最优个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代4.交叉运算：在交叉概率的控制下，对群体中的个体两两进行交叉5.变异运算：在变异概率的控制下，对群体中的个体两两进行变异，即对某一个体的基因进行随机调整6.经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P1。
B样条技术与遗传算法融合的全局路径规划
B样条技术与遗传算法融合的全局路径规划目录一、内容概述 (2)1.1 路径规划的重要性和挑战 (3)1.2 B样条技术与遗传算法的应用概述 (4)1.3 研究目的及价值 (5)二、相关理论及技术基础 (6)2.1 B样条技术概述 (7)2.2 遗传算法原理 (8)2.3 路径规划相关理论 (9)三、B样条技术与遗传算法的融合策略 (11)3.1 融合的必要性和可行性分析 (12)3.2 融合框架的构建 (13)3.3 关键技术的实现 (15)3.3.1 适应度函数的构建 (16)3.3.2 交叉和变异操作的设计 (17)3.3.3 选择策略的制定 (19)四、全局路径规划模型建立 (20)4.1 问题描述与定义 (21)4.2 基于B样条技术的路径表示方法 (22)4.3 遗传算法在路径规划中的应用 (23)4.4 模型求解流程 (24)五、实验设计与结果分析 (25)5.1 实验设计 (26)5.2 实验结果 (27)5.3 结果分析与对比 (29)5.4 算法的进一步优化方向 (29)六、实际应用与案例分析 (31)6.1 应用场景描述 (32)6.2 案例分析 (33)6.3 实际应用中的挑战与对策 (34)七、结论与展望 (36)7.1 研究结论 (37)7.2 研究创新点 (38)7.3 展望与未来工作方向 (39)一、内容概述本文档将探讨一种创新的路径规划方法，它将B样条技术和遗传算法相结合，提出了一种能够实现全局路径规划的算法模型。
这种技术融合旨在解决传统路径规划方法中存在的局部最优解或无法处理复杂非线性问题的局限。
B样条技术作为一门数学分支，以其能通过有限数据点生成平滑曲线，并在计算机图形学、弹性形变建模等领域广泛应用而著称。
这种技术利用数学向量的概念来近似复杂形状，能够产生连续且光滑的路径。
遗传算法是一种基于生物进化理论的搜索算法，模仿自然选择和遗传过程，允许设计师从一组候选解中逐步优化直至达成最佳目标。
遗传算法求最优路径的设计与实现
CI 瓢婚N●耵 撕TP301．6
1 引言
遗传算法，是一种借鉴生物界自然选择和自然 遗传机制的随机化搜索算法，由美国J．H．Hol l a d 教授提出，其主要特点是群体搜索策略和群体中个 体之 间的信 息交换 。该算 法尤其 适用于 处理传 统 搜索方法难以解决的复杂和非线性问题，可广泛用 于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人 工生命等领域[ 】] 。
群。如优选出的两个个体编码为：
一条路径，也即进行遗传操作的一个“染色体”。如
01 00 101 0 1001 011 0
果第i 个节点包含于该路径中，则将“染色体”的第
1101 100
1 1011 0101
i 位设为1，否则设为0。如0100 101 0 1001 01 10
随机选择交叉点为7，则新个体编码为：
w㈤ ， _{≯ ’ ¨ 冀 ≯ 泖 ‘ ㈣
变异操作的目的是保持种群的多样性，防止出 现非成熟过早收敛。但变异概率不能太大，否则遗 传算法就会退化为随机搜索[ 6] 。一般把9设定在
3) 遗传操作 ( 1) 选择操作 为保证算法效能，遗传算法的种群大小一般在 20 ～100 之间。此例中，设定种群大小为2 4。 为确保算法具有全局最优收敛性，将选择操作 分两步进行 。首先，将种群中 适应度( E) 最好的个 体直接复制到下代个体中；然后通过轮盘赌方法对 剩余个体进行选择，获取另外11 个下代个体。 在对某代群体轮盘赌选择之前，需要计算个体 的选择概率。选择概率的常用分配方法有两种：按 比例 的适应度 分配和 基于排序 的适应 度分配。 在 此选用前者，其思想是利用比例于各个个体适应度 的概率决定其子孙遗留的可能性。如第i 个个体 的选 择概 率可表 示为 ：
AGV智能物流系统路径规划及优化算法
AGV智能物流系统路径规划及优化算法随着智能物流系统的应用日益广泛，自动导引车（AGV）作为其中重要的组成部分，承担着货物搬运和路径规划的任务。
在众多的AGV路径规划算法中，如何有效地规划出最优的路径，提高物流系统的效率成为了一个关键问题。
本文将介绍AGV智能物流系统路径规划及优化算法的原理和方法。
一、AGV智能物流系统的路径规划原理AGV智能物流系统的路径规划原理主要有以下几个方面：1. 地图建模：首先需要对物流环境进行建模，通常使用图论的方法，将物流环境抽象为一张有向图或无向图。
节点表示货物堆放点或运动点，边表示运输路径，边的长度表示路径长度或运输时间。
2. 状态定义：对每个节点定义合适的状态，如起始状态、目标状态、障碍状态等。
起始状态为货物的出发点，目标状态为货物的目的地，障碍状态为不可通行的区域。
3. 轨迹生成：根据路径规划算法生成AGV的轨迹，将起始状态与目标状态之间的路径按照时间顺序连接，形成一个完整的轨迹。
轨迹生成需考虑AGV的运行速度、转弯半径等参数。
4. 路径选择：在多个路径中选择最优路径，常用的方法有A*算法、Dijkstra算法、最短路径树算法等。
这些算法根据启发式函数或权重值来评估路径的优劣。
二、AGV智能物流系统的路径规划方法AGV智能物流系统的路径规划方法可以分为静态路径规划和动态路径规划两种。
1. 静态路径规划：静态路径规划是指在物流系统启动前，事先规划好AGV的运输路径。
这种方法适用于物流环境相对稳定的情况，路径规划只需做一次，之后不再变化。
静态路径规划算法主要有Dijkstra算法和最短路径树算法。
Dijkstra算法是一种基于图的搜索算法，通过优先级队列维护待搜索节点集合，逐步扩展路径长度最短的节点。
最短路径树算法则是通过构造一棵以起始节点为根节点的树，逐步扩展路径长度最短的节点，直到达到目标节点为止。
2. 动态路径规划：动态路径规划是指在物流系统运行过程中，根据实时的物流需求和环境变化，实时规划AGV的运输路径。
基于遗传算法的旅游路径规划研究
基于遗传算法的旅游路径规划研究一、概述旅游路径规划是指设计一条旅游路线，包括旅游景点的选择、游玩时间的安排、交通方式的选择等。
传统的旅游路径规划方法多数是基于人工经验和专业知识，但这种方法难以满足旅游者越来越高的需求。
遗传算法作为一种基于生物进化的优化方法，在旅游路径规划中具有独特的优势。
本文将探讨基于遗传算法的旅游路径规划研究。
二、旅游路径规划基本模型旅游路径规划的基本模型可以表示为一个图，图中有若干个景点和若干条边，边表示景点之间的距离或时间，顶点表示景点。
遗传算法的旅游路径规划则需要将图中的每个景点视为一个遗传编码，每个遗传编码的表现形式可以为二进制数、浮点数等。
然后，通过定制合适的适应度函数、遗传操作、选择方法等策略，不断优化遗传编码，得到最佳的旅游路径规划。
三、旅游路径规划中的适应度函数适应度函数是遗传算法中的重要组成部分，是遗传进化的驱动力。
在旅游路径规划中，适应度函数需要同时考虑多个因素，如旅游景点的重要性、游玩时间、行程距离、费用等。
具体实现方式可以为定义旅游路线多目标的优化问题，采用加权和的方式对不同因素进行综合考虑，得到一个综合适应度值，以此作为遗传算法的优化目标。
四、旅游路径规划中的遗传操作遗传操作包括交叉、变异和选择等操作。
在旅游路径规划中，交叉操作可以表示路径的交叉，即将两条旅游路线中相同景点之间的部分交换，以保留两条旅游路线中好的部分。
变异操作可以表示旅游路线中某些景点的更换或删除，以增加遗传编码的多样性。
选择操作则是根据适应度函数对遗传编码进行排序，选取适应度高的部分进行遗传操作。
五、旅游路径规划的优化方法基于遗传算法的旅游路径规划能够避免传统方法的启发式限制，得到更为优秀的旅游路径。
对于旅游路径规划的具体问题，遗传算法的优化方法可以有以下几种：1. 多目标遗传算法：在旅游路径规划中，适应度函数往往是多目标的优化问题。
多目标遗传算法可以通过精细的定义目标函数，得到一组最优解，以满足不同旅游者的需求。
机器人技术中的动态路径规划算法
机器人技术中的动态路径规划算法机器人技术的快速发展使得其在各个领域得到了广泛应用。
而机器人在执行任务时，路径规划是一个非常重要的问题，特别是在动态环境下。
本文将探讨机器人技术中的动态路径规划算法。
一、引言随着机器人应用领域的扩大，机器人不再只在静态环境下工作，而是需要在动态环境中执行任务。
动态环境中存在障碍物的移动、新障碍物的出现等问题，这给路径规划带来了更大的挑战。
因此，研究并应用动态路径规划算法成为了机器人技术中的一个重要研究方向。
二、动态路径规划算法的基本原理动态路径规划算法旨在使机器人能够在动态环境中找到一条最优路径。
为了实现这一目标，动态路径规划算法通常需要考虑以下几个方面：1. 环境感知：机器人需要实时感知环境的变化，包括移动物体的位置、新障碍物的出现等。
2. 路径更新：根据环境感知结果，路径规划算法需要及时更新机器人的路径，以避开移动物体或新障碍物。
3. 路线优化：在动态环境中，机器人的路径可能需要频繁更新，为了降低计算负载和提高路径的优化程度，需要采用高效的路径优化算法。
三、常用的动态路径规划算法1. 基于模型预测控制的算法模型预测控制算法将机器人的移动视为一个优化问题，以模型预测方法来预测机器人遵循的最优路径。
通过对未来状态的预测，可以避免机器人与动态障碍物的碰撞，并使机器人能够快速适应环境变化。
2. 基于概率图模型的算法概率图模型可以有效地描述机器人的感知信息和环境模型之间的关系，并利用贝叶斯滤波等方法来进行路径规划。
通过将感知信息与环境模型相结合，可以实现对动态环境中的障碍物进行预测和规避。
3. 基于遗传算法的算法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。
在动态路径规划中，遗传算法可以通过模拟个体的选择、交叉和变异等操作，寻找到适应于动态环境的最优路径。
4. 基于深度学习的算法深度学习在机器人路径规划中的应用逐渐增多。
通过使用神经网络，可以对环境感知数据进行处理和学习，从而实现机器人在动态环境中的路径规划。
多机器人多任务分配及路径规划研究
摘要近些年，机器人是人类发展最有潜力领域之一，在工业、农业、服务业等领域应用越来越广泛。
但随着机器人技术的不断发展，人类对机器人的需求也从单机器人转到多机器人系统，随着多机器人研究的深入，多机器人路径规划问逐渐成为当今机器人领域的研究热点。
多机器人的路径规划问题关键在于要在具有多个机器人多个任务点的环境中，将环境中的任务点根据合理的分配策略分配给每个机器人，每个机器人在分配到的任务中寻找出一条无重复无遗漏的最短路径回路。
基于此，在具有多个机器人和多个任务点的系统中，先把环境中的任务点分配给机器人，然后每个机器人根据实际任务点进行路径规划。
在多机器人系统路径规划问题中，首先需要将环境中的任务合理的分配至环境中各个机器人。
本文根据机器人具体能力进行任务分配，即考虑了机器人的电量和速度。
在任务分配时，将任务点分配给所需代价最小的机器人，代价公式充分考虑了机器人速度和电量，将环境中的任务点分配给所需电量最少和时间最短的机器人。
机器人路径规划问题是依据某些优化准则对环境中的任务点进行遍历，该问题较难求解出最优路径。
本文采用免疫遗传算法解决这个问题是因为该算法既具有遗传算法的全局搜索能力又保留了免疫算法的浓度因素。
在后期进化时，会对高适应度个体进行提取形成精英抗体群。
但传统的算法在收敛速度和抗体多样性方面存在不足，本文针对这些问题，对传统算法做了改进。
在产生初始抗体群时，采用最邻近算法生成初始解，大大提高算法收敛速度，又避免算法陷入局部最优解。
此外，本文将传统的抗体相似度与路径结构相结合，该方法提高了种群多样性，并提高了算法收敛速度和找到更优的解。
本文针对这一问题建立仿真环境，保证了所有机器人和任务点的位置等信息都是模拟真实环境。
将根据机器人具体能力的任务分配方法和免疫遗传路径规划方法在仿真环境进行实验与分析。
实验结果表明，以上方法可以解决多机器人多任务点的路径规划问题。
关键词：多机器人，任务分配，路径规划，免疫遗传算法AbstractIn recent years, the robot is one of the most promissing fields of human development, it has been more and more widely used in industry, agriculture, services and other fields. However, with the continuous development of robot technology, the human demand for robot has also shifted from single robot to multi-robot system, with the deeping research of multi-robot, the multi-robot path planning has become a topics in the fields of robotics. The key of multi-robot path planning problem is to assign the task points in the environment that with multi-robot and multi-task to each robot according to a reasonable allocation strategy and each robot needs to find a shortest path without repetition nor missing of its assigned tasks. Based on this, in a system with multi-robot and multi-task, the tasks in the environment need to be assigned to the robot firstly, and then each robot performs path planning according to its assigned tasks.In the problem of multi-robot system path planning, it is necessary to assign the tasks in the environment to the individual robots in the environment firstly. This paper assigns tasks according to the specific capabilities of each robot, taking into account the power and speed of the robot. When task allocation, the task is assigned to the robot whose cost is the minium, and the formula of caculating cost takes full consideration to the speed and charge of robot, this paper assigns task points in the environment to robots with the least amount of charge and the shortest time.The robot path planning problem is to traversal all tasks in the environment based on some optimization criteria, which is difficult to solve the optimal path. In this paper, the immune genetic algorithm is used to solve the problem because it has both the global searching ability of genetic algorithm and the concentration factor of the immune algorithm. In the later evolution, individuals with high fitness will be extracted to form elite antibody groups. However, the traditional algorithm in the convergence rate and antibody diversity is insufficient, for these problems, the traditional algorithm has been improved in this paper. In the initial antibody group, the nearest neighbor algorithm is used to generate the initial solution, which greatly improves the convergence speed of the algorithm and avoids the algorithm falling into the local optimum. In addition, this paper combines the traditionalantibody similarity with the path structure, which improves the population diversity, the convergence rate of the algorithm and finds a better solution.This paper establishes a simulation environment for this problem, which ensures that the location, speed, charge and others of robots or tasks are simulated real environment. The tasks assignment method based on the robot specific capabilities and the robot path planning based immune genetic algorithm experimented and analyzed in the simulation environment. The experimental results show that the above method can solve the problem of multi robot multi task path planning.Key Words: Multi-robot, Task distribution, Path planning, Immune genetic algorithms目录摘要 (I)Abstract .................................................................................................................................... I I 第1章绪论. (1)1.1课题的背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.2.1 移动多机器人技术的发展 (1)1.2.2 多机器人多任务分配问题研究现状 (3)1.2.3 机器人路径规划研究现状 (4)1.3论文研究工作 (5)第2章人工免疫算法和遗传算法基本理论 (7)2.1人工免疫算法 (7)2.1.1 免疫系统的免疫机制 (7)2.1.2 免疫系统的特性 (8)2.1.3 克隆选择算法的重要概念及步骤 (8)2.2遗传算法 (10)2.2.1 遗传算法的重要概念 (10)2.2.2 遗传算法的实现步骤及特点 (12)2.3本章小结 (13)第3章多移动机器人任务分配 (14)3.1多机器人任务分配的问题描述 (14)3.2基于多因素的任务分配 (15)3.2.1 多机器人任务分配策略的数学模型 (15)3.2.2 多机器人任务分配策略具体步骤及流程 (16)3.3实验结果及分析 (18)3.4本章小结 (20)第4章基于免疫遗传算法的多机器人路径规划 (21)4.1免疫遗传算法 (21)4.1.1 免疫遗传算法的基本概念 (22)4.1.2 免疫遗传算法的运行过程 (24)4.2生成初始近似最优路径 (25)4.3算法中参数的定义 (26)4.3.1 问题的描述及编码 (26)4.3.2 适应度确定 (26)4.3.3 抗体相似度定义 (26)4.3.4 抗体浓度的定义 (27)4.3.5 选择概率的定义 (28)4.3.6 变异概率的定义 (28)4.3.7 交叉概率的定义 (28)4.4实验结果及分析 (29)4.5本章小结 (42)第5章结论 (43)参考文献 (44)在学研究成果 (47)致谢 (48)第1章绪论1.1 课题的背景及意义上世纪70年代，出现了世界上第一个基于多智能体的多机器人系统，在经历了30多年的发展后，现已成为研究的重点之一[1]。
基于遗传算法的无人机路径规划与优化研究
基于遗传算法的无人机路径规划与优化研究一、前言随着科技的发展，无人机的应用范围越来越广泛，无人机路径规划成为无人机应用技术的重要组成部分。
本文旨在探讨基于遗传算法的无人机路径规划与优化研究。
二、无人机路径规划1.无人机路径规划的定义无人机路径规划是指在空域中确定无人机从起飞点到终点的飞行路线，以及根据飞行任务需求制定执行任务的具体航线。
2.无人机路径规划的意义合理的无人机路径规划可以保证无人机在飞行过程中可靠、高效地执行任务，同时还可以提高任务完成效率和任务完成质量，减少无人机巡航时间和飞机制造成本等多方面的好处。
3.无人机路径规划的瓶颈无人机路径规划的复杂度很高，难以使用简单的规则来解决。
现有的最优化方法无法完全解决复杂的无人机路径规划问题。
因此，需要使用复杂的计算方法和算法来实现。
三、遗传算法1.遗传算法的定义遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过不断的评估和选择，模拟个体的遗传、变异和适应度，实现优化。
2.遗传算法的核心思想遗传算法的核心思想是基于群体智能的思想，通过不断进化，保留有效信息并消除不良个体，从而得到最优的解。
3.遗传算法的应用场景遗传算法可以应用于各种复杂问题的解决，包括机器学习、数值优化、智能优化等领域。
在无人机路径规划方面，也可以应用遗传算法进行优化。
四、基于遗传算法的无人机路径规划与优化研究1.基本思路基于遗传算法的无人机路径规划与优化研究的基本思路是，将无人机运动轨迹细化为一系列路径点，在路径点的选择、插值和优化上应用遗传算法，从而获得最优的飞行路径。
2.具体实现具体实现的步骤如下：首先，确定无人机的起点和终点，并对飞行区域进行精确的地图划分。
然后，将起点和终点之间的路径点作为基础点，进行路径插值，形成一系列路径节点。
接下来，将路径节点和最优化目标转化为适应度函数，经过选择、交叉和变异等遗传算子的作用，逐步优化目标，获得最优解。
3.优化效果与传统的优化方法相比，基于遗传算法的无人机路径规划与优化方法可以在充分考虑各种飞行条件、环境和系统性能的同时，优化无人机的飞行路径和飞行效率，提高空中巡航和地面监控任务执行的效率和成果，同时还能保证无人机的飞行安全性和运动稳定性。
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M a i n
输入基础系数值设置循环个数i设置循环维数j设置初始时间T（i，j），和对应速度Tv(i,j)的随机值设置初始时间d（i，j），和对应速度dv(i,j)的随机值j循环结束？i循环结束？YESNONO计算各个粒子适应度，并初始化T，d 最优位置和种群最优位置YES通过循环，求出T，d种群中最优位置设置主循环数代数t显示当前代数t
设置循环个数i
更新T对应速度Tv
和更新T位置
更新d对应速度dv
和更新d位置
如果产生新的T，d对应
的适应度值大于以前的
自身最优位置，则更新
最优位置
如果产生新的T，d对应
的适应度值大于种群最
优位置，则更新种群最
优位置
个数i循环结
束？
统计历史种群最优
值
YES
总循环t是否结
束？
显示最优T，d的值
最优适应度，画图
YES
NO
NO
F i t n e s s
输入基础数据
设置累加循环
变量u
初始化Penalty
计算x，y值
计算dx/du
dy/du
计算
2
2
()dxu
du
2
2
()dyu
du
计算
Penalty微量值
Penalty自我累加
循环结束？
输出结果Penalty
NO
YES
P l o t e n d
输入基础数据和最优的时间和距离设置X，Y数组设置循环数u计算x,y的值将x,y放入X，Y的数组设置a,b数组设置循环角o将初始点为x,y的半径为机器人半径的o角下的坐标放入数组a,b角o的循环是否结束使得坐标间距相等并画出数组a,b所对应的图YESNOu循环是否结束NO画出数组X，Y所对
压的图
YES
画出以障碍物坐标
处以障碍物半径的
圆图