本文介绍了如何利用遗传算法解决机器人导航中的栅格路径规划与避障问题，提供了相应的Matlab代码实现。通过初始化种群、设置地图和障碍物信息，遗传算法进行迭代优化，寻找最佳路径并进行可视化展示。
基于遗传算法的栅格路径规划与避障（Matlab代码）
栅格路径规划与避障是机器人导航领域中的重要问题，它涉及到如何在给定的栅格地图中找到一条安全、高效的路径，并避开障碍物。本文将介绍如何使用遗传算法来解决栅格路径规划与避障问题，并提供相应的Matlab代码实现。
首先，我们需要定义问题的输入和输出。输入包括栅格地图、起点和终点位置以及障碍物的位置信息。输出是一条路径，表示机器人从起点到终点的移动轨迹。遗传算法将通过优化路径的适应度函数来搜索最佳路径。
以下是基于遗传算法的栅格路径规划与避障的Matlab代码实现：
% 参数设置
populationSize = 50; % 种群大小
maxGenerations = 100; % 最大迭代次数
mutationRate = 
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