中文摘要: 针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题，提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数，在线调节参数并考虑坡度因素，来增强算法对复杂环境的适应能力；提出一种新的交叉变异方式，分段评价个体后进行有选择性的交叉和变异，提升算法的寻优能力，加快收敛速度；采用模糊控制在线调节交叉变异概率，避免算法早熟；引入删除算子剔除冗余节点，提高最优解的平滑性；在 20×20 和 30×30 地图环境上进行仿真实验，结果表明所提算法具有更强的适应能力，改进型交叉变异能更快地搜索到更优路径，在线调节交叉变异概率很好地避免了算法早熟，最终解在路径长度、收敛速度及平滑度上均有提升。