一种基于Kruskal改进的快速路径规划调度算法

本发明公开了一种基于Kruskal改进的快速路径规划调度算法，具体涉及智能机器人技术领域，包括以下步骤：S1：将智能机器人的路径选择规划问题转换成无向图，无向图的结点代表机器人的实际工作点。本发明的算法计算速度优于传统遗传算法且拥有不差于遗传算法的准确率，并且，本方法还可与任务优先级相结合，只需根据实际情况确定任务优先级和代价开销优先级分别在最终路径中的归一化权重分配，然后向该算法传入各项子任务的二维坐标和各子任务的优先级，便可结合权重分配比得到最终路径以及该路径的总代价开销，本方法平均运行时间为0.1秒，大大降低的运行时间，相比于遗传算法进行10次迭代，就需要大约31秒的时间，本发明的速度更快。