摘要：为更快地计算出机器鱼之间在协调合作下的最优路径，提出一种基于改进的遗传算法的多目标路径规划 方法。在传统遗传算法的基础上加入了插入、删除和修复算子，提高了算法的搜索效率，在选择算子中加入了避免 外部存储器中出现相同个体的机制，防止“早熟”收敛，并将该算法引入到多机器鱼路径规划中，通过变异、选择 等操作得到最优路径。水中机器鱼比赛2D 仿真平台上的实验结果表明：该算法具有较快的搜索效率和较强的适应 性，并大大提高了系统的协调性。