自动化仪表
自動化儀錶
자동화의표
PROCESS AUTOMATION INSTRUMENTATION
2010年
2期
12-15,20
,共5页
杨辉%李鸣%郑丽文%梁英
楊輝%李鳴%鄭麗文%樑英
양휘%리명%정려문%량영
PUMA机器人%空间路径优化%目标建模%BP算法%MPSO算法
PUMA機器人%空間路徑優化%目標建模%BP算法%MPSO算法
PUMA궤기인%공간로경우화%목표건모%BP산법%MPSO산법
在对PUMA机器人空间路径进行BP算法环境建模与目标建模的基础上,针对传统粒子群优化(PSO)算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化(MPSO)算法.该算法引入了基于全局信息反馈的重新初始化过程机制,并对PUMA机器人空间路径进行了优化.仿真实验表明,该算法的应用不仅降低了求解逆运动方程的难度,还能得到全局最优解,显著地提高了PUMA机器人空间路径优化的效率.
在對PUMA機器人空間路徑進行BP算法環境建模與目標建模的基礎上,針對傳統粒子群優化(PSO)算法搜索空間有限、容易陷入跼部最優點的缺陷,提齣瞭一種改進的粒子群優化(MPSO)算法.該算法引入瞭基于全跼信息反饋的重新初始化過程機製,併對PUMA機器人空間路徑進行瞭優化.倣真實驗錶明,該算法的應用不僅降低瞭求解逆運動方程的難度,還能得到全跼最優解,顯著地提高瞭PUMA機器人空間路徑優化的效率.
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