基于生物熵的免疫协作探测算法

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为提高多机器人在未知环境中的探测效率,文中提出基于生物熵的免疫协作探测算法。该算法首先根据生物熵原理计算抗原激励;其次综合抗原激励与抗体浓度来确定最佳探测栅格;最后针对机器人在探测过程中的“被锁”情况,利用“记忆细胞”进行“解锁”,并采用“插补法”快速移动到记忆细胞中目标点。不同环境中实验测试结果表明:与完全探测算法相比,文中算法的探测步数平均降低了11.84%,重复探测步数平均降低59.10%,重复探测率平均降低53.91%,充分体现了多机器人免疫协作探测的合理性和有效性。
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