【摘 要】
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为了解决复杂环境中移动机器人的路径规划问题，结合人工势场法计算量小的特性和人工免疫网络的自适应调节能力，提出了一种改进的路径规划免疫算法。为了提高免疫网络的搜索能力
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为了解决复杂环境中移动机器人的路径规划问题，结合人工势场法计算量小的特性和人工免疫网络的自适应调节能力，提出了一种改进的路径规划免疫算法。为了提高免疫网络的搜索能力以及免疫网络的收敛性，将人_丁势场法的规划结果作为先验知识构建了导向权，同时将抗体命令清晰度和抗体转移后的距离变化作为变量，构建了新的抗体转移概率算子。仿真结果表明，与其他算法相比，新算法在最优规划能力和网络收敛性能方面都有明显提高。
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