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摘要:
在人工鱼群算法智能仿生应用于机器人路径规划中,为提高规划的求解速度、降低规划路径长度,存在算法后期收敛速度降低和易陷入局部最优解的缺点.为此在上述算法的基础上,引入方向算子来提升觅食、聚群和追尾三种鱼群行为的准确度和成功率,增加免疫记忆操作来提高算法的全局搜索能力并减少局部极值出现的概率.在两种典型栅格地图环境下的仿真结果表明,免疫-方向性人工鱼群算法IDAFSA(Immune-Directional Artificial Fish Swarm Algorithm)算法与快速遗传算法(FGA)[2]和常规人工鱼群算法(AFSA) [6]相比,具有更好的结果稳定性、更短的计算时间和更接近最优路径的可行解.
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文献信息
篇名 基于改进人工鱼群算法的机器人路径规划
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 人工鱼群算法 机器人路径规划 免疫算法
年,卷(期) 2016,(12) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 374-379,448
页数 7页 分类号 TP24
字数 6526字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张文辉 45 151 6.0 10.0
2 林子安 2 29 2.0 2.0
3 刘彤 3 28 2.0 3.0
4 张延豪 2 28 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人工鱼群算法
机器人路径规划
免疫算法
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
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