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第1部分 生物免疫系统与人工免疫系统1

第1章 生物免疫系统1

1.1 引言1

1.2 生物免疫学的基本概念1

1.3 生物免疫系统的主要功能及免疫应答3

1.3.1 免疫系统的主要功能4

1.3.2 免疫应答4

1.4 生物免疫学基本理论5

1.4.1 克隆选择学说5

1.4.2 独特型免疫网络学说6

1.5 本章小结7

第2章 人工免疫系统8

2.1 引言8

2.2 人工免疫系统的研究进展8

2.3 人工免疫系统的典型算法和模型9

2.3.1 免疫遗传算法9

2.3.2 克隆选择算法10

2.3.3 免疫网络动力学模型12

2.4 人工免疫系统的应用研究12

2.4.1 优化设计12

2.4.2 系统控制13

2.4.3 模式识别与图像处理13

2.4.4 故障诊断14

2.4.5 机器人技术14

2.5 本章小结15

第2部分 面向移动机器人任务分配的人工免疫系统16

第3章 基于爆发式进化的多机器人免疫任务分配16

3.1 引言16

3.2 组合拍卖式分配模型16

3.3 爆发式免疫遗传算法17

3.3.1 基本免疫遗传算法17

3.3.2 爆发式免疫进化机制19

3.3.3 爆发式免疫遗传算法19

3.3.4 算法优化性能测试20

3.4 免疫任务分配性能测试22

3.4.1 编码形式22

3.4.2 适应度函数22

3.4.3 任务分配性能测试23

3.5 本章小结26

第4章 干扰素调节的多机器人免疫网络分配27

4.1 引言27

4.2 免疫网络分配模型27

4.3 干扰素调节的免疫网络分配算法28

4.3.1 算法的基本定义28

4.3.2 干扰素及其调节因子29

4.3.3 抗体选择模型29

4.3.4 分配算法流程30

4.4 干扰素调节的多机器人协作搬运性能测试30

4.4.1 测试参数设置30

4.4.2 分配结果及分析31

4.5 本章小结36

第5章 胸腺肽调节机制的多机器人免疫网络任务分配37

5.1 引言37

5.2 胸腺肽及其免疫分配模型37

5.3 胸腺肽调节的免疫网络分配算法38

5.3.1 分配模型的基本定义38

5.3.2 分配算法流程39

5.4 胸腺肽调节的多机器人协作搬运性能测试39

5.5 本章小结44

第3部分 面向移动机器人全局路径规划的人工免疫系统45

第6章 烟花爆炸式的免疫路径规划45

6.1 引言45

6.2 等间距规则空间划分模型46

6.3 烟花爆炸式免疫算法46

6.3.1 烟花爆炸机制46

6.3.2 烟花爆炸免疫算法伪代码46

6.3.3 算法的优化性能测试48

6.4 烟花爆炸式免疫规划的主要算子50

6.4.1 选择算子51

6.4.2 交叉算子51

6.4.3 变异算子52

6.4.4 疫苗抽取与接种算子53

6.4.5 烟花爆炸式进化53

6.5 烟花爆炸式免疫规划性能测试53

6.5.1 规划环境设置53

6.5.2 规划结果及分析54

6.6 多障碍物环境的多机器人协作搬运56

6.6.1 协作搬运环境设置56

6.6.2 协作搬运结果及分析57

6.7 本章小结58

第7章 融合阴性选择的多克隆选择算法及其路径规划59

7.1 引言59

7.2 多克隆选择算法及其算子59

7.2.1 克隆复制60

7.2.2 克隆交叉60

7.2.3 克隆变异61

7.2.4 克隆选择61

7.3 基于阴性选择的多克隆选择算法61

7.3.1 阴性选择基本描述61

7.3.2 匹配及其定义61

7.3.3 克隆删除和克隆补给62

7.3.4 算法流程63

7.4 算法优化性能的测试与分析63

7.5 基于PSABNS的路径规划65

7.5.1 基于MAKLINK链接图的自由空间建模65

7.5.2 编码方法66

7.5.3 目标函数67

7.5.4 规划仿真67

7.6 本章小结68

第8章 基于人工势场接种的免疫网络路径规划70

8.1 引言70

8.2 全局免疫网络规划模型70

8.3 基于人工势场接种的免疫规划72

8.3.1 基本定义72

8.3.2 疫苗抽取与接种73

8.3.3 算法流程74

8.4 复杂环境中的免疫规划性能测试76

8.5 主要算法参数的性能测试79

8.5.1 命令清晰度启发因子α的选择79

8.5.2 目标启发因子β的选择80

8.5.3 命令清晰度衰减系数γ的选择81

8.6 本章小结81

第4部分 面向移动机器人局部路径规划的人工免疫系统82

第9章 基于独特型免疫网络的局部路径规划82

9.1 引言82

9.2 免疫网络规划模型83

9.3 免疫网络规划算法84

9.3.1 基本定义84

9.3.2 抗体浓度计算86

9.3.3 算法流程86

9.4 仿真结果与分析87

9.4.1 静态环境中的免疫规划与比较87

9.4.2 动态环境中的免疫规划88

9.5 本章小结89

第10章 具有免疫记忆机制的互联耦合免疫网络规划90

10.1 引言90

10.2 互联耦合免疫网络规划模型90

10.3 互联耦合免疫网络规划算法92

10.3.1 抗体的定义92

10.3.2 抗体浓度计算及抗体选择94

10.3.3 算法流程95

10.4 静态环境中的免疫规划性能测试96

10.5 动态环境中的免疫规划性能测试97

10.6 本章小结99

参考文献100