Investigation of Immune and Evolutionary Planning with Instance-learning for Mobile Robot

Abstract

针对变化和部分未知环境下的移动机器人导航,将示例学习和生命科学中的免疫原理、进化算法相结合,将过去进化过程中的经验(性能好的个体)通过示例表达,提出了一种结合示例学习的移动机器人免疫进化路径规划算法.该算法将示例中的路径片段通过进化机制与免疫操作等其他进化操作所产生的新路径片段相互高效地组合,能够快速地进化出全局(次)最优可行路径.借助仿真实验和一些理论分析,分析了示例学习如何有效地利用过去的经验来解决部分未知和变化环境下的路径规划问题,分析了所构造的免疫算子对算法的影响.