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針對遺傳算法（GA）易產生早熟現象和收斂速度慢的問題，提出了一種基于傳統遺傳算法（TGA）的改進遺傳算法HLCA，用于實際餐廳服務機器人的路徑規劃。首先，通過基于編輯距離的相似度方法對擬隨機序列產生的初始種群進行優化；其次，采用自適應算法的改進交叉概率和變異概率調整公式，對選擇操作后的個體進行交叉、變異操作；最后，計算具有安全性評價因子函數的個體適應度值，進一步對比、迭代得到全局最優解。理論分析和Matlab仿真表明，與TGA和基于個體相似度改進的自適應遺傳算法（ISAGA）相比，HLCA的運行時間分別縮短了6. 92 s和1.79 s，且規劃的實際路徑更具有安全性和平滑性。實驗結果表明HLGA在實際應用中能有效提高路徑規劃質量，同時縮小搜索空間、減少規劃時間。
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