⛄一、多元宇宙算法及栅格地图简介
1 多元宇宙算法
多元宇宙算法是一种启发式优化算法，用于解决复杂的优化问题。它的灵感来源于多元宇宙理论，即存在许多并行的宇宙，每个宇宙都有自己的参数取值和适应度值。
在多元宇宙算法中，个体被看作一个宇宙，在每个宇宙中，个体的参数取值决定了其适应度值。通过在不同的宇宙中搜索最优解，并不断进行交叉、变异等操作，多元宇宙算法能够在每个宇宙中寻找到局部最优解，并通过不同宇宙之间的信息交流来找到全局最优解。
多元宇宙算法具有以下特点：
并行搜索：在多个宇宙中同时搜索，提高搜索效率。
信息交流：通过不同宇宙之间的信息交流，使得每个宇宙可以借鉴其他宇宙的经验，加速优化过程。
多样性保持：由于多个宇宙之间的参数取值不同，能够保持种群的多样性，避免陷入局部最优解。
多元宇宙算法在解决复杂优化问题、参数优化、机器学习模型调参等方面具有应用潜力，并且在一些实际问题中取得了良好的效果。
2 栅格地图
2.1 栅格法应用背景
路径规划时首先要获取环境信息， 建立环境地图， 合理的环境表示有利于建立规划方法和选择合适的搜索算法，最终实现较少的时间开销而规划出较为满意的路径。一般使用栅格法在静态环境下建立环境地图。
2.2 栅格法实质
将AGV的工作环境进行单元分割， 将其用大小相等的方块表示出来，这样栅格大小的选取是影响规划算法性能的一个很重要的因素。栅格较小的话，由栅格地图所表示的环境信息将会非常清晰，但由于需要存储较多的信息，会增大存储开销
