显著缩短成形时间
用遗传规划自动演化行为策略，显著优于人工启发式算法，并可泛化到多样化形状与场景。
Yun, Qu · 辛斌 · 王庆 · Wang, Miao · Guo, Miao
IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 2023
遗传规划演化出的策略在所有测试实例上均显著优于当前最优分布式算法。
策略在训练集之外的实例上也能良好应用，不需要针对每种形状重新设计。
通过遗传规划自动构建机器人状态与行为之间的关联，减少对人工经验的依赖。
设计的交换选择器和避障规划器引导机器人减轻编队过程中的死锁和碰撞影响。