【摘 要】
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本文提出一种改进的免疫遗传算法研究机器人的路径规划问题。这种算法采用栅格法对机器人所处环境进行建模，用变长度的染色体对路径进行编码，并使用一种避障的算法来生成初始种
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本文提出一种改进的免疫遗传算法研究机器人的路径规划问题。这种算法采用栅格法对机器人所处环境进行建模，用变长度的染色体对路径进行编码，并使用一种避障的算法来生成初始种群，使初始群体均为不与任何障碍物相交的可行性个体。该算法将遗传算法与人工免疫机理相结合，在遗传算法中引入了免疫调节和免疫记忆的概念，将之改进为免疫遗传算法。同时，受贪婪算法的启发对遗传算子进行了改进，设计了能有目的使适应值上升的贪婪交叉算子和贪婪变异算子，不仅提高了全局搜索能力而使之不致陷于局部解，还提高了问题求解的计算时间、精度和收敛速度，体现了免疫遗传算法的自适应能力。而且，通过仿真算例说明了这种改进的免疫遗传算法在多种静态和动态环境地图下对机器人进行路径规划的有效性和优越性。
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