基于免疫遗传算法的AGV路径规划方法研究

论文基于遗传学和免疫学的特点,提出了一种基于免疫遗传算法AGV路径规划方法。算法采用实数编码,且采用不定长度,定义的适应度函数具有明确的物理意义。所设计的路径规划方法具有遗传算法具有的搜索空间大等优点,也具有免疫算法对抗原的识别、学习、记忆和自动调节能力,克服了遗传算法易陷入局部最优的缺陷,进化速度也得到了提高。仿真结果证明该算法能较快地为AGV产生一条适应所处环境的无碰撞的最优路径。