【摘 要】
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针对传统免疫算法应用于机器人路径规划中,存在的早熟收敛、容易陷入局部最优及后期收索能力减弱等缺陷,本文引入克隆选择算子,按照种群中抗体亲和度的大小进行选择克隆,并对
【基金项目】
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南京大学金陵学院重点课题(0010521806)
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针对传统免疫算法应用于机器人路径规划中,存在的早熟收敛、容易陷入局部最优及后期收索能力减弱等缺陷,本文引入克隆选择算子,按照种群中抗体亲和度的大小进行选择克隆,并对抗体采用高频变异的方式进行改进。使用Matlab搭建机器人路径规划仿真平台,在栅格地图环境下,对传统算法和改进算法进行对比仿真分析,仿真结果表明改进后的人工免疫算法,有效地避免了局部收敛,提高了收敛速度,所规划路径更接近最优路径,并且扩大了搜索范围,改善了局部搜索能力差等问题。验证了本文所提改进方案的可行性和有效性。
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