典型文献
基于和声-遗传算法的机械臂激励轨迹优化
文献摘要：
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.
文献关键词：
机械臂;和声算法;遗传算法;自适应法;激励轨迹优化
中图分类号：
作者姓名：
刘金铭;刘梅;钟佩思;梁中源;张超;王晓
作者机构：
山东科技大学机械电子工程学院,山东青岛266590
文献出处：
引用格式：
[1]刘金铭;刘梅;钟佩思;梁中源;张超;王晓-.基于和声-遗传算法的机械臂激励轨迹优化)[J].机床与液压,2022(16):40-45
A类：
激励轨迹优化,和声算法
B类：
机械臂,优化问题,会遇,局部极值,搜索效率,和声搜索,初始化,离散度,适应度,搜索能力,SCARA,收敛速度,动力学参数辨识,自适应法
AB值：
0.210893
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