微计算机信息
微計算機信息
미계산궤신식
CONTROL & AUTOMATION
2010年
14期
163-164,162
,共3页
分布评估算法%机械手轨迹%小生境%簇
分佈評估算法%機械手軌跡%小生境%簇
분포평고산법%궤계수궤적%소생경%족
遗传算法在机械手轨迹优化过程中存在一定的缺陷,为了获得较理想的运动轨迹,提出了基于EDA优化算法的机械手运动轨迹优化算法.由于EDA算法中仅使用选择和基因池重组算子,因而常会过早收敛.为了改变这种不足,提出一种改进的EDA算法(IEDA),IEDA算法中使用了小生境技术来保持解的多样性,斌使用簇的方法保存优良个体.通过实验仿真,所得优化轨迹令人满意,且表现出优良特性.
遺傳算法在機械手軌跡優化過程中存在一定的缺陷,為瞭穫得較理想的運動軌跡,提齣瞭基于EDA優化算法的機械手運動軌跡優化算法.由于EDA算法中僅使用選擇和基因池重組算子,因而常會過早收斂.為瞭改變這種不足,提齣一種改進的EDA算法(IEDA),IEDA算法中使用瞭小生境技術來保持解的多樣性,斌使用簇的方法保存優良箇體.通過實驗倣真,所得優化軌跡令人滿意,且錶現齣優良特性.
유전산법재궤계수궤적우화과정중존재일정적결함,위료획득교이상적운동궤적,제출료기우EDA우화산법적궤계수운동궤적우화산법.유우EDA산법중부사용선택화기인지중조산자,인이상회과조수렴.위료개변저충불족,제출일충개진적EDA산법(IEDA),IEDA산법중사용료소생경기술래보지해적다양성,빈사용족적방법보존우량개체.통과실험방진,소득우화궤적령인만의,차표현출우량특성.
