基于免疫遗传算法的移动机器人全局路径规划

• 作者: 余炎峰 余雷 肖本贤 陈昊
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 全局路径规划 免疫遗传算法 神经网络 Euclidean浓度 矢量距浓度 免疫算子
• 年，卷（期）: 2007,（30）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 91-93,161
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9|TP301.6
• 字数: 3335字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.30.029

摘要

提出了基于免疫遗传算法的静态环境下移动机器人全局路径规划方法.该方法首先建立机器人工作空间中环境信息的神经网络模型,并利用该模型建立机器人免碰撞路径与神经网络输出的关系,将免碰撞要求和路径最优要求融合成免疫遗传算法的一个简单适应度函数.将抗体选择概率表示成一个基于抗体矢量距和抗体浓度的融合函数,同时保证了抗体的多样性和成熟收敛.通过仿真,并与遗传算法相比,性能有很大提高,证明了该全局路径规划方法的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖本贤	合肥工业大学自动化研究所	94	939	18.0	27.0
2	陈昊	合肥工业大学自动化研究所	6	90	4.0	6.0
3	余炎峰	合肥工业大学自动化研究所	3	60	3.0	3.0
4	余雷	合肥工业大学自动化研究所	3	82	3.0	3.0