摘要：自由区域路径优化问题可以在除障碍区之外的整个区域内自由规划路径,为了解决带动态障碍区的自由区域路径实时优化问题,提出了一种遗传算法（GA）加滑动地平线控制（RHC）的混合算法。首先,建立和讨论了带动态障碍区的自由区域路径实时优化问题的数学模型。然后,详细描述了提出的遗传算法加滑动地平线策略的混合算法,阐述了混合算法中滑动地平线控制与遗传算法结合的关键步骤之一：可变长度染色体的设计。全面探讨了混合算法中滑动地平线长度的选择对于混合算法的影响,说明了滑动地平线控制策略中不同终端加权设计的路径优化效果,并通过终端加权的设计,以保证路径规划的可行性和优化性能。仿真结果表明,遗传算法（GA）加滑动地平线控制（RHC）的混合算法非常有效,在确定性的环境条件下,获得与现有GA算法几乎相同的求解性能,而在动态和不确定的环境下,新算法则取得了更佳的求解效果。在这两种情况下,带RHC的混合算法的在线计算时间是单纯GA算法的一小部分。

关键词：交通工程 滑动地平线控制 混合算法 路径实时优化 自由区域 

单位：北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室; 北京100875; 浙江省标准化研究院; 浙江杭州310006; 交通运输部公路科学研究院; 北京100088; 北京师范大学减灾与应急管理研究院; 北京100875