1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....相应把障碍物进行放大，并设定个安全半径，安全半径应大于为机器人,引言足球机器人系统是个典型的且非常具有挑战性的多智能体系统,是个实时动态的复杂环境。足球机器人的路径规划是机器人导航的关键问题，是建立足球机器人决策系统的基础。所谓足球机器人的路径规划，就是要使机器人在它的活动区域内找到个最安全最有效的路径到达目标位置。般来说有许多路径可供机器人执行指定的工作,可事实上需要机器人找到个最优路径,即以最小的消耗如时间或能量等到达期望的位置。机器人路径规划是个困难的非线性问题。国内外在移动机器人路径规划方面已经做了大量的研究工作，常用的有人工势场法和可视顶点图法,也有人把些遗传算法等智能算法引入到路径规划中来......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....而在机器人的机械性能定的情况下主要受路径平滑度的影响，平滑度越好速度的可能值越大，因此我们的适应度函数应该由三部分组成。路径长度适应度函数用来描述路径的长度。我们只要对曲线进行曲线积分即可。,路径安全性适应度函数描述机器人的避障程度。般认为如果路径穿越了障碍就不能到达目标点,在这种情况下,个体的适应值应该为。但是在遗传进化过程中,当适应值完全变成时,该个体的所有信息包括有用的和无用的都将被丢掉,且不能遗传到下代,这样在迭代繁殖后代操作的过程中就丢失了些有用的信息,从而会降低收敛速度。因此需要建立个新的考虑穿越障碍物的路径的避障适应度函数。为了求解的方便......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....我们对球场坐标进行转换，把机器人的当前位置作为新的原点，把当前位置到目标位置的连线作的轴，建立新的直角坐标。在此坐标系下，障碍物的检测变得异常简单即横坐标在，之间且纵坐标在，之间的所有机器的都认为是障碍物。图二障碍物描述示意图路径控制参数的编码在遗传算法中,首先必须把待优化问题的元素编码成染色体的形式。因边长。当路径穿越障碍物时给予定的惩罚，罚值描述如下当条路径穿越个障碍物区域进时,将该区域分成两个小区域,将其中较小的区域定义为并把整个障碍物区域定义为。我们构造的适应度函数如下罚值函数表述表明了当路径越靠近禁止区域的中心穿越,罚值越大,适应值越小。在实际的计算中......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....由于障碍物区域比较小，我们可以近似认为穿越障碍物是直线，这样我们只要弓形的面积即可。平滑度适应度函数描述曲线的平滑度。在机器人由当前点运动目标点的过程中，我们认为机器的是直向前运动的。如果出现向相反方向运动，显然是与我们的意愿相违背的，这时的曲线也必然出现拐点。在曲线中只要保证控制点序列是前向性的就可以保证曲线是光滑的。可以如下表示综合适应度函数综合适应度函数应该是能够避障，这是主要的，在此基础上应该让路径的长度较短,同时还要考虑路径的平滑度，以便获得较大的速度,这样才能保证时间最优。可表示如下分别是适应度函数三个部分的权值，调节就可分别调节路径长度影响度避障程度和路径的平滑度......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....在障碍物较多时如，算法收敛更快，但平滑度不如三次曲线。次数起始点,,,目标点,,,障碍物,赛系统中，在年韩国釜山举行的第九届机器人足球世界杯比赛中获得仿真组亚军，第名的好成绩。参考文献洪炳熔机器人足球比赛发展人工智能的里程碑电子世界,吴丽娟,徐心和基于遗传算法的足球机器人比赛中障碍回避策略的设计机器人,,,,孙家广,杨长贵计算机图形学北京清华大学出版社,,,障碍物,,,障碍物,,控制点,,,控制点,,,图表三仿真实验数据图四图四图四结论机器人足球是个充满对抗的系统，要求机器人以最快的时间到达目标点，这是类时间最优的路径规划问题。本文提出种基于时间最优的足球机器人路径规划的算法......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....变异的概率为般在,变异有节制地和交叉起使用,是种防止过度成熟而丢失些重要遗传信息的保险策略,但变异多保持低概率,以避免严重损坏下代个体的结构仿真实验实验在平台上进行。路径采用次曲线近似,仿真过程中遗传算法使用的遗传算子为复制采用保存最优个体的轮盘赌模型,交叉采用两点随机交叉,变异采用随机点变异。使用的参数为种群规模,交叉概率,变异概率。注这里变异概率取得比较大是为避免算法陷入早熟。因为每条路径有两个控制点,所以共有个待编码的未知参数。将每个参数采用实数编码,参数范围为机器人到目标点的距离。运行代以后,得到路径如图四所示,。实验数据记载在下表中。我们也用四次曲线近似进行了仿真实验......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....由算法本身随机产生,为群体规模,即随机生成路径同传统复制算子样,采用与适配值成比例的概率来选择个体具体做法是计算个体适配值,计算选择复制此这里首先要把路径参数编码,对次曲线而言,由曲线的性质知起点位置矢量和终点位置矢量都已经确定,因此控制该曲线的点就是,所以我们的目的就是对这些控制点进行编码。这里选择直接对控制点的直角坐标,分别进行编码,这样每确定条次曲线,需要对个参数编码。适应度函数由于遗传算法的每种操作都是根据适应值的信息对群体进行遗传操作和逐代更新的,因此适应值函数的选取将直接影响到遗传算法收敛速度的快慢和算法的成败,此外适应值函数的选择还应该考虑到具体问题的特征,即时间最优并且能够避开障碍物......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....在个区域由控制点形成路径的组合系列问题,用数学表达式表示如下其中路径的控制点系列在考虑机器人的物理限制下,每条路径的最优移动时间。我们用遗传算法来对控制点进行寻优。问题的求解障碍物的描述与检测我们的问题是从机器人的当前点到目标点寻求条无碰撞的时间最优的曲线路径。由于机器人足球系统是个实时动态的复杂环境，为了缩小搜索空间,提高搜索速度,搜索范围确定为目标点为,避障机器人,到的距离为,以为长,以为宽做矩形,在矩形范围内的任何机器人除外都视为是障碍,那么比赛场地中就存在个障碍物的有限集合由对方机器人以及我方的除避障机器人以外的另两个机器人组成,用表示,其中为搜索范围内的障碍物个数障碍物的表示∈为避障区域,如图所示......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....然后用遗传算法进行寻优。算法实破了传统的用折线作为路径最短算法中的路径描述的方法，能满足移动机器人的非完整性约束方程，在路径较短的情况下能获得最大的运动速度，从而达到时间最优。遗传算法用于时间最优路径规划是可行而且是有效的。由于遗传算法的全局搜索性和全局收敛性,使得能在有障碍物存在的情况下,尽快地搜索出条绕过障碍的时间最优路径,从而达到目的。在用遗传算法进行寻优的过程中充分考虑了路径的安全性路径的长度和路径的平滑度速度因素这三个影响时间最优的因素。仿真实验验证了算法的有效性。该算法运用到我校闪电队的机器人足球比曲线作为我们的路径描述是可行的。我们把控制曲线的系列控制点作为路径的参数......”。