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摘要：本发明涉及一种基于改进基因遗传算法的极端场景搜索方法，属于自动驾驶测试评价领域。首先根据对应的驾驶场景设置对应的场景参数，并设置对应的参数数量和场景数量；将每个场景作为单独的种群进行两两随机配对，并进行基因全交叉得到交叉子代种群；交叉子代种群筛选得到交叉优选子代种群；优选子代种群进行多重变异操作获取多组变异子代种群；多组变异子代种群筛选得到变异优选子代种群；使用变异优选子代种群进行自动驾驶测试，并根据精英保留策略选择当前的最极端场景；根据测试结果判定是否满足收敛条件，若满足则搜索结束，否则返回基因全交叉过程重复执行。本发明在提高自动驾驶系统极端场景搜索快速性的同时，有效避免陷入局部最优。
主权项：1.一种基于改进基因遗传算法的极端场景搜索方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1、设置场景数量参数N、收敛条件、多重变异种群数量Np、场景参数取值集合，然后在场景参数取值集合内，随机生成2N个测试场景；S2、将每个场景作为单独的种群进行两两随机配对，并进行基因全交叉得到交叉子代种群；S3、在交叉子代种群中通过种群的场景复杂度进行第一次筛选得到交叉优选子代种群；S4、在筛选出的优选子代种群中进行多重变异操作获取多组变异子代种群；S5、在多组变异子代种群中通过种群的场景复杂度进行第二次筛选得到变异优选子代种群；S6、使用变异优选子代种群生成测试场景对自动驾驶系统进行测试，并根据精英保留策略选择当前的最极端场景；其中，精英保留策略是指每次迭代都保留已发现的最优解。S7：根据测试结果判定是否满足收敛条件，若满足则搜索结束，否则返回S2。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于改进基因遗传算法的极端场景搜索方法
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