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作者：杨惠烽;曹建芳;杨玉丽;
单位：忻州师范学院;太原理工大学信息与计算机学院;
摘要：为了减小机器人在具有不确定危险源环境下的路径长度并提高路径安全度，提出了基于自适应最优匹配MOEA/D算法的多目标优化方法。使用直线簇建立了环境模型，将二维平面路径优化问题降为一维优化问题。以减小路径长度、提高路径安全性为目标建立了多优化目标函数。在MOEA/D算法中引入了最优匹配策略和自适应邻域策略，从而提出了自适应最优匹配MOEA/D算法，并将其应用到机器人路径规划中。经仿真测试，改进MOEA/D算法的Pareto解质量高于标准MOEA/D算法和NSGA-III算法。在具有危险源的简单和复杂环境中，改进MOEA/D算法规划的路径长度和安全性均好于文献~([12])分解MOEA/D算法。实验结果验证了自适应最优匹配MOEA/D算法在具有危险源环境中路径规划的有效性和优越性。
关键词：不确定危险源;;机器人路径;;多目标优化;;MOEA/D算法;;自适应邻域
基金资助：山西省自然科学基金（201701D21059）;; 山西省高等学校人文社会科学重点研究基地项目（20190130）
