基于人工免疫的移动机器人任务分配及路径规划技术

第1部分 生物免疫系统与人工免疫系统
第1章 生物免疫系统
  1.1 引言
  1.2 生物免疫学的基本概念
  1.3 生物免疫系统的主要功能及免疫应答
    1.3.1 免疫系统的主要功能
    1.3.2 免疫应答
  1.4 生物免疫学基本理论
    1.4.1 克隆选择学说
    1.4.2 独特型免疫网络学说
  1.5 本章小结
第2章 人工免疫系统
  2.1 引言
  2.2 人工免疫系统的研究进展
  2.3 工免疫系统的典型算法和模型
    2.3.1 免疫遗传算法
  2。3.2 克隆选择算法
    2.3.3 免疫网络动力学模型
  2.4 人工免疫系统的应用研究
    2.4.1 优化设计
    2.4.2 系统控制
    2.4.3 模式识别与图像处理
    2.  4.4.故障诊断
    2.4.5 机器人技术
  2.5 本章小结 第2部分 面向移动机器人任务分配的人工免疫系统
第3章 基于爆发式进化的多机器人免疫任务分配
  3.1 引言
  3.2 组合拍卖式分配模型
  3.3 爆发式免疫遗传算法
    3.3.1 基本免疫遗传算法
    3.3.2 爆发式免疫进化机制
    3.3.3 爆发式免疫遗传算法
    3.3.4 算法优化性能测试
  3.4 免疫任务分配性能测试
    3.4.1 编码形式
    3.4.2 适应度函数
    3.4.3 任务分配性能测试
  3.5 本章小结
第4章 干扰素调节的多机器人免疫网络分配
  4.1 引言
  4.2 免疫网络分配模型
  4.3 干扰素调节的免疫网络分配算法
    4.3.1 算法的基本定义
    4.3.2 干扰素及其调节因子
    4.3.3 抗体选择模型
    4.3.4 分配算法流程
  4.4 干扰素调节的多机器人协作搬运性能测试
    4.4.1 测试参数设置
    4.4.2 分配结果及分析
  4.5 本章小结
第5章 胸腺肽调节机制的多机器人免疫网络任务分配
  5.1 引言
  5.2 胸腺肽及其免疫分配模型
  5.3 胸腺肽调节的免疫网络分配算法
    5.3.1 分配模型的基本定义
    5.3.2 分配算法流程
  5.4 胸腺肽调节的多机器人协作搬运性能测试
  5.5 本章小结 第3部分 面向移动机器人全局路径规划的人工免疫系统
第6章 烟花爆炸式的免疫路径规划
  6.1 引言
  6.2 等间距规则空间划分模型
  6.3 烟花爆炸式免疫算法
    6.3.1 烟花爆炸机制
    6.3.2 烟花爆炸免疫算法伪代码
    6.3.3 算法的优化性能测试
  6.4 烟花爆炸式免疫规划的主要算子
    6.4.1 选择算子
    6.4.2 交叉算子
    6.4.3 变异算子
  6.4 。4疫苗抽取与接种算子
    6.4.5 烟花爆炸式进化
  6.5 烟花爆炸式免疫规划性能测试
    6.5.1 规划环境设置
    6.5.2 规划结果及分析
  6.6 多障碍物环境的多机器人协作搬运
    6.6.1 协作搬运环境设置
    6.6.2 协作搬运结果及分析
  6.7 本章小结
第7章 融合阴性选择的多克隆选择算法及其路径规划
  7.1 引言
  7.2 多克隆选择算法及其算子
    7.2.1 克隆复制
    7.2.2 克隆交叉
    7.2.3 克隆变异
    7.2.4 克隆选择
  7.3 基于阴性选择的多克隆选择算法
    7.3.1 阴性选择基本描述
    7.3.2 匹配及其定义
    7.3.3 克隆删除和克隆补给
    7.3.4 算法流程
  7.4 算法优化性能的测试与分析
  7.5 基于PSABNS的路径规划
    7.5.1 基于MAKI..INK链接图的自由空间建模
    7.5.2 编码方法
    7.5.3 目标函数
    7.5.4 规划仿真
  7.6 本章小结
第8章 基于人工势场接种的免疫网络路径规划
  8.1 引言
  8.2 全局免疫网络规划模型
  8.3 基于人工势场接种的免疫规划
    8.3.1 基本定义
    8.3.2 疫苗抽取与接种
    8.3.3 算法流程
  8.4 复杂环境中的免疫规划性能测试
  8.5 主要算法参数的性能测试
    8.5.1 命令清晰度启发因子a的选择
    8.5.2 目标启发因子』B的选择
    8.5.3 命令清晰度衰减系数7的选择
  8.6 本章小结 第4部分 面向移动机器人局部路径规划的人工免疫系统
第9章 基于独特型免疫网络的局部路径规划
  9.1 引言
  9.2 免疫网络规划模型
  9.3 免疫网络规划算法
    9.3.1 基本定义
    9.3.2 抗体浓度计算
    9.3.3 算法流程
  9.4 仿真结果与分析
    9.4.1 静态环境中的免疫规划与比较
    9.4.2 动态环境中的免疫规划
  9.5 本章小结
第10章 具有免疫记忆机制的互联耦合免疫网络规划
    10.1 引言
    10.2 互联耦合免疫网络规划模型
    10.3 互联耦合免疫网络规划算法
    10.3.1 抗体的定义
    10.3.2 抗体浓度计算及抗体选择
    10.3.3 算法流程
  10.4 静态环境中的免疫规划性能测试
  10.5 动态环境中的免疫规划性能测试
  10.6 本章小结
  参考文献