توضیحات:
 چکیده

این مقاله الگوریتمی جدید برای مسئله برنامه ریزی مسیرکلی به یک هدف ، برای ربات متحرک را با استفاده از الگوریتم ژنتیک ارائه می دهد .الگوریتم ژنتیک برای یافتن مسیر بهینه برای ربات متحرک جهت حرکت در محیط استاتیک که توسط نقشه ای با گره ها و لینک ها بیان شده است ،بکار گرفته شده است.موقعیت هدف و موانع برای یافتن یک مسیر بهینه در محیط دو بعدی داده شده است .هر نقطه اتصال در شبکه ژنی است که با استفاده از کد باینری ارائه شده است.تعداد ژن ها در یک کروموزوم تابعی از تعداد موانع در نقشه (نمودار)می باشد.
بنابراین از یک کروموزوم با طول ثابت استفاده کردیم.مسیر ربات ایجاد شده ، در مفهوم کوتاهترین مسیر ،بهینه است .ربات دارای محل آغاز و محل هدف تحت فرضیه ای است که ربات از هر محل فقط یکبار می گذرد یا اصلا نمی گذرد.نتایج بدست آمده در شبیه سازی ؛قدرت الگوریتم پیشنهادی را تایید می نماید.
مسیریابی

مسئله مسیریابی ربات در چند حالت قابل بررسی است :
در یک مفهوم می توان مسیریابی روبات را در قالب تعقیب خط (عموما مسیری از پیش تعیین شده با رنگ متفاوت از زمینه ) معرفی نمود.روبات هایی با این کاربرد تحت عنوان مسیریاب شناخته می شوند . یکی از کاربرد های عمده این ربات ، حمل و نقل وسایل و کالاهای مختلف در کارخانجات ، بیمارستان ها ، فروشگاه ها ، کتابخانه ها و ... میباشد .
ربات تعقیب خط تا حدی قادر به انجام وظیفه کتاب داری کتابخانه ها می باشد . به این صورت که بعد از دادن کد کتاب ، ربات با دنبال کردن مسیری که کد آن را تعیین میکند ، به محلی که کتاب در آن قرار گرفته می رود و کتاب را برداشته و به نزد ما می آورد .مثال دیگر این نوع ربات در بیمارستان های پیشرفته است ، کف بیمارستان های پیشرفته خط کشی هایی به رنگ های مختلف به منظور هدایت ربات های مسیریاب به محل های مختلف وجود دارد . (مثلا رنگ قرمز به اتاق جراحی یا آبی به اتاق زایمان.) بیمارانی که توانایی حرکت کردن و جا به جا شدن را ندارند و باید از ویلچر استفاده کنند ، این ویلچر نقش ربات تعقیب خط را دارد ، و بیمار را از روی مسیر مشخص به محل مطلوب می برد .
با توجه به وجود موانع (استاتیک و دینامیک) در محیط ،مسیریابی روبات در مفهومی کاربردی تر ،پیمودن مسیر مبدا تا مقصد بدون برخورد با موانع می باشد.مسلما با وجود تعداد زیاد موانع ،تعداد مسیرهای قابل عبور روبات بسیار زیاد خواهد بود و یقینا انتخاب کوتاه ترین مسیر توسط روبات برای حرکت از مبدا به مقصد ،دارای ارزش اجرایی بالایی خواهد بود.در این مقاله چنین مسئله ای مورد بررسی واقع شده است.نقاط مبدا و مقصد و نیز محل موانع به عنوان ورودی داده شده است ،نیز می دانیم موانع ایستا می باشند (در حالت وجود موانع پویا در عین نزدیکی بیشتر به شرایط واقعی ،روش های مورد استفاده بسیار پیچیده خواهند بود)و مسئله در حالت دو بعدی بررسی می شود (روبات بر روی صفحه حرکت می نماید). برای این منظور الگوریتم های مسیریابی با هدف انتخاب کوتاهترین مسیر قابل استفاده می باشند ،الگوریتم هایی که به منظور مسیریابی در شبکه ها قابلیت استفاده دارند.با این وجود در این بررسی از الگوریتم ژنتیک استفاده شده است . همچنین الگوریتم های ژنتیک و نیز دیگر روش های مشابه به منظور بهینه سازی مصرف انرژی روبات ،مسیر تغییر زاویه ازوی روبات ،زمان حرکت روبات و... قابل استفاده می باشند .     


2.الگوریتم ژنتیک

 GA در سال 1975 توسط Holland بر پایه تقلیدی از تکامل طبیعی یک جمعیت پایه ریزی شد به نحوی که کروموزوم ها به منظور خلق نسل جدید اجازه تولید مجدد داشته و جهت بقاء در نسل آینده به رقابت می پردازند.با گذشت زمان ،بر روی نسل ها ، fitness  بهبود می یابد و در نهایت بهترین راه حل قابل حصول است .اولین جمعیت p(0) به طور تصادفی با 0و1 کد می شود در هر نسل ،t، مناسبترین عناصر برای حضور در mating pool انتخاب می شوند و با سه عملگر پایه ای ژنتیک ؛ تولید مثل،ادغام و جهش ؛ جهت تولید نسل جدید تکامل می یابند .بر پایه بقاء بهترین هامی توان نتیجه گرفت کروموزوم های بدست آمده با استفاده از روشی منتخب بهترین کروموزوم ها قابل حصول می باشند.

از جمله مزایای GA که این روش را جهت بکارگیری آن در مورد انتخاب متغیر مناسب می نماید می توان به توانایی پیدا کردن بهینه عمومی  با سرعت بالا،امکان جستجو موازی چند نقطه و نیز فرار از بهینه های محلی اشاره نمود.