Resumen

La red inmune artificial basada en policlonales (PC-AIN) se utiliza para la planificación de trayectorias de robots móviles. La red inmune artificial (AIN) se ha utilizado ampliamente en la optimización de la ruta de navegación con la fuerte capacidad de búsqueda y capacidad de aprendizaje. Sin embargo, la red inmune artificial existe como un problema de convergencia inmadura en el que algunos o todos los individuos tienden al mismo valor extremo en el espacio de solución. Por lo tanto, se propone un algoritmo de red inmune artificial policlonal para resolver el problema de la convergencia inmadura en un entorno estático complejo y desconocido. El algoritmo policlonal de inmunidad (IPCA) aumenta la diversidad de anticuerpos que tienden al mismo valor extremo y finalmente selecciona el anticuerpo con mayor concentración. Mientras tanto, el algoritmo policlonal de inmunidad resuelve eficazmente el problema de los mínimos locales causados por el campo de potencial artificial durante la estructura del parámetro en la red inmune artificial. Extensos experimentos muestran que el método propuesto no sólo resuelve el problema de convergencia inmadura de la red inmune artificial, sino que también supera el problema de mínimos locales del campo de potencial artificial. Así, el robot móvil puede evitar obstáculos, escapar de trampas y alcanzar la meta con una trayectoria óptima y una velocidad de convergencia más rápida.

• Materias:Control del proceso Robótica Sistemas no lineales Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects: Robotics Nonlinear systems Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:red inmune artificial, campo potencial artificial, mismo valor extremo, problema, convergencia inmadura, algoritmo policlonal, algoritmo de red inmune artificial, entorno estático complejo desconocido, planificación de trayectoria de robot móvil, red inmune artificial
• Keywords:artificial immune network, artificial potential field, same extreme value, problem, immature convergence, polyclonal algorithm, artificial immune network algorithm, complex unknown static environment, mobile robot path planning, artificial immune network