计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2014年
6期
2159-2164
,共6页
江亚峰%袁明新%赵荣%申燚
江亞峰%袁明新%趙榮%申燚
강아봉%원명신%조영%신일
异型细胞杂交%多传感器%数据融合%自适应加权%免疫遗传算法
異型細胞雜交%多傳感器%數據融閤%自適應加權%免疫遺傳算法
이형세포잡교%다전감기%수거융합%자괄응가권%면역유전산법
heterotypic cell fusion%multi sensor%data fusion%adaptive weighted%immune genetic algorithm
为了解决移动机器人障碍物检测中的多传感器数据融合问题,在基本免疫遗传算法(BIGA)基础上,提出了一种异型细胞杂交免疫进化算法(HCHIGA).通过选取合适异型个体,对优势基因进行逻辑互补,解决了BIGA中因交叉位随机选取而造成的早熟及收敛缓慢问题;以最小化多传感器测距数据总均方差为优化目标,实现了数据的免疫融合.函数测试结果表明,与BIGA和遗传算法(GA)相比,HCHIGA优化精度更高、速度更快、稳定性更好.多传感器数据融合结果表明,与自适应加权法及BIGA相比,HCHIGA的误差分别减小0.618％和0.443％,较好地解决了多传感器数据融合问题.
為瞭解決移動機器人障礙物檢測中的多傳感器數據融閤問題,在基本免疫遺傳算法(BIGA)基礎上,提齣瞭一種異型細胞雜交免疫進化算法(HCHIGA).通過選取閤適異型箇體,對優勢基因進行邏輯互補,解決瞭BIGA中因交扠位隨機選取而造成的早熟及收斂緩慢問題;以最小化多傳感器測距數據總均方差為優化目標,實現瞭數據的免疫融閤.函數測試結果錶明,與BIGA和遺傳算法(GA)相比,HCHIGA優化精度更高、速度更快、穩定性更好.多傳感器數據融閤結果錶明,與自適應加權法及BIGA相比,HCHIGA的誤差分彆減小0.618％和0.443％,較好地解決瞭多傳感器數據融閤問題.
위료해결이동궤기인장애물검측중적다전감기수거융합문제,재기본면역유전산법(BIGA)기출상,제출료일충이형세포잡교면역진화산법(HCHIGA).통과선취합괄이형개체,대우세기인진행라집호보,해결료BIGA중인교차위수궤선취이조성적조숙급수렴완만문제;이최소화다전감기측거수거총균방차위우화목표,실현료수거적면역융합.함수측시결과표명,여BIGA화유전산법(GA)상비,HCHIGA우화정도경고、속도경쾌、은정성경호.다전감기수거융합결과표명,여자괄응가권법급BIGA상비,HCHIGA적오차분별감소0.618％화0.443％,교호지해결료다전감기수거융합문제.
