基于和声-遗传算法的机械臂激励轨迹优化

摘要：

在使用遗传算法解决激励轨迹优化问题时,经常会遇到陷入局部极值、搜索效率低、不稳定等问题.为此,提出一种改进的和声-遗传算法.该算法采用和声搜索完成对遗传算法种群的初始化;根据进化过程中种群的离散度,确定交叉和变异的执行顺序;根据个体的适应度,以非线性和自适应的方式调整交叉和变异的概率,具有较强的搜索能力和速度.为验证和声-遗传算法的性能,对SCARA型机械臂进行激励轨迹优化.结果表明:和声-遗传算法在求解精度和收敛速度上具有显著的优越性,可为后续机器人的动力学参数辨识提供参考.

关键词：机械臂、和声算法、遗传算法、自适应法、激励轨迹优化

所属期刊栏目：50

分类号：TP242.2(自动化技术及设备)

资助基金：山东省重点研发计划;山东省自然科学基金;山东省自然科学基金

在线出版日期：2022-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：40-45