人工免疫势场法改进的移动机器人路径规划算法

人工免疫势场法在移动机器人路径规划中的应用是一篇深入探讨了如何解决传统路径规划算法在复杂环境中遇到挑战的论文。该研究针对人工势场法和基本遗传算法在移动机器人路径规划中易出现的目标不可达和局部极小值问题，提出了MRPP-AIPF算法。这个算法的核心在于将初始的抗体群体动态划分成记忆保留单元和临时抗体单元，利用交叉、变异和遗忘等免疫学中的进化操作，旨在提高算法的收敛效率并保持抗体群体的多样性。 在算法设计中，首先明确的是确定有效的避障区域和基于人工势场法生成路径的方法。作者将路径长度作为适应度函数，这样做的目的是为了寻找最短、最高效的路径。通过引入免疫机制，较优的解决方案能够更快地被识别和优选出来，避免了传统方法中的“早熟收敛”现象，即过早陷入局部最优解而忽视全局最优。同时，这种方法还能维持抗体群体的多样性，增加了解决问题的可能性，提高算法的整体性能。 通过仿真实验，MRPP-AIPF算法展现出了显著的优势，证明它是一种有效的路径规划策略，适用于解决移动机器人在复杂环境中的导航问题。该研究不仅对人工免疫系统在工程实践中的应用进行了创新，还为移动机器人路径规划提供了新的优化手段，对于提高机器人自主导航的可靠性和效率具有重要意义。 该论文的研究领域属于工程技术，特别是计算机科学与信息技术中的路径规划和人工智能领域，主要关注点包括移动机器人技术、路径规划理论、人工势场模型以及免疫算法的融合。论文的分类号为TP242，表明其在计算机科学技术中的定位。此外，论文的关键词包括移动机器人、路径规划、人工势场法和人工免疫，这些关键词突出了文章的核心内容和研究方向。