免疫微粒群算法优化的水下机器人运动控制器

摘要

借鉴免疫算法基于浓度和适应度的抗体更新策略.提出一种改进微粒群局部搜索能力的免疫微粒群算法,并对其进行收敛性分析.该算法在满足收敛性的条件下,根据微粒浓度和适应度动态调整加速因子,保证了群的多样性和持续搜索能力.在与遗传算法、免疫遗传算法、基本微粒群等算法的仿真比较试验中,该算法不仅搜索到了最好的近优解,而且收敛速度最快.在无人潜水器仿真平台上的控制试验表明,基于免疫微粒群算法的控制器性能良好,具有较强的抗海流干扰能力.仿真结果证明了该算法的可行性.