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提出最优结果记录的GA 改进算法，使用MATLAB 语言编制了GA 及其改进算法的实现程序,
用无人驾驶汽车智能控制器设计检验了改进算法的有效性。
遗传算法（GA）是在最近的20 年里迅速发展起来的，它在本质上是一种优化算法。与传统的优化算法相比，GA 具有更好的全局搜索能力，在理论上定能收敛到全局绝对最优。由于这个本质特点，GA 在诸多领域得到了广泛应用，取得了令人瞩目的成果[1]。但是，当将GA 应用于复杂问题，尤其是复杂动力系统问题求解时，其收敛速度急剧下降，计算成本急剧上升，有时甚至失去了应用价值。
在实际工程问题中，我们可能并不需要得到问题优化的绝对最优结果，有时只要求优化能够达到一定的精度。基于这个事实，本文将提出一种有效的GA 改进算法，使用MATLAB 语言编制GA 及其改进算法的实现程序，并结合无人驾驶汽车的运动控制器设计对算法有效性进行仿真检验。
在下文的论述中，作者使用最优区别于绝对最优，它实际上是满足一定精度的准最优。
用无人驾驶汽车智能控制器设计检验了改进算法的有效性。
遗传算法（GA）是在最近的20 年里迅速发展起来的，它在本质上是一种优化算法。与传统的优化算法相比，GA 具有更好的全局搜索能力，在理论上定能收敛到全局绝对最优。由于这个本质特点，GA 在诸多领域得到了广泛应用，取得了令人瞩目的成果[1]。但是，当将GA 应用于复杂问题，尤其是复杂动力系统问题求解时，其收敛速度急剧下降，计算成本急剧上升，有时甚至失去了应用价值。
在实际工程问题中，我们可能并不需要得到问题优化的绝对最优结果，有时只要求优化能够达到一定的精度。基于这个事实，本文将提出一种有效的GA 改进算法，使用MATLAB 语言编制GA 及其改进算法的实现程序，并结合无人驾驶汽车的运动控制器设计对算法有效性进行仿真检验。
在下文的论述中，作者使用最优区别于绝对最优，它实际上是满足一定精度的准最优。
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