實數(shù)免疫遺傳優(yōu)化及其在機器人路徑規(guī)劃中的應用研究.pdf

1、在機器人相關技術的研究中，路徑規(guī)劃是核心問題之一，在機器人硬件系統(tǒng)的精度短期內(nèi)得不到解決的情況下，對路徑規(guī)劃算法的研究尤為重要。本文對實數(shù)免疫遺傳算法及其在機器人路徑規(guī)劃中的應用進行了研究。 本文首先借鑒疫苗提取、疫苗接種、基因重組、免疫記憶等思想給出了一種改進型實數(shù)免疫遺傳算法，與遺傳算法和既有免疫算法相比，主要在遺傳選擇算子、疫苗提取方式、疫苗接種方式等方面作了調(diào)整和改進，并利用智能算法測試中較常用的3個典型函數(shù)，通過適當?shù)?/p>

2、測試方案對本文所給出的免疫遺傳算法的性能進行了測試，結果表明算法的收斂性、搜索精度較遺傳算法有了明顯的提高，同時群體在進化過程中也保持了良好的多樣性。在此基礎上，把本文算法應用到機器人路徑規(guī)劃的求解中，引入了自適應參數(shù)調(diào)整策略，并針對路徑規(guī)劃的具體問題，改進了變異算子，仿真結果表明了所提方法能夠顯著提高全局路徑規(guī)劃的收斂速度，并且獲得了較優(yōu)解。 最后，針對基于人工勢場法的移動機器人路徑規(guī)劃存在目標不可達和合力為零而導致的局部極小