移动机器人路径规划：改进的独特型免疫网络算法

"移动机器人路径规划免疫网络算法研究" 是一篇2014年发表在《小型微型计算机系统》期刊上的研究论文，由洪露、龚成龙、王经卓和纪志成等人撰写。该研究得到了国家自然科学基金项目和江苏高校优势学科建设工程项目的支持。论文主要探讨了如何利用独特型免疫网络理论来改进移动机器人的路径规划方法。 正文: 这篇论文针对传统移动机器人路径规划方法存在的局限性，提出了一种名为MINA（改进的免疫网络算法）的新方法。MINA算法引入了一种新颖的抗体对称均匀变异成熟机制，旨在减少算法对抗体克隆规模变化的敏感性，从而降低计算复杂度。此外，论文还设计了一种子群稳定判定策略，以确保算法的高效运行。 为了增强算法的适应性和多样性，研究人员提出了一种基于抗体亲和度和浓度的选择策略。这种方法能够反映免疫网络的动态调节机制，使算法在搜索优化路径时能更好地探索环境并保持抗体群体的多样性。 仿真实验结果显示，MINA算法在复杂环境中能够快速为移动机器人找到优化路径，并且在性能上优于同类算法。这表明MINA是一种有效且有竞争力的移动机器人路径规划工具，尤其适用于需要快速响应和高效规划的场景。 论文的关键概念包括独特型免疫网络、对称变异成熟机制、移动机器人路径规划。根据中图分类号，可以将其归类为计算机科学和技术领域的TP18类，即计算机软件及计算机应用。文献标识码为A，表明这是一篇原创性的学术研究文章。 这篇论文在移动机器人技术领域作出了重要贡献，通过创新的免疫网络算法优化了路径规划问题，对于未来智能机器人技术的发展具有指导意义。