【摘 要】
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为研究机械臂的路径规划问题,将传统的退火算法与遗传算法相结合,提出了一种改进的模拟退火遗传算法。该算法不仅能自适应改变遗传过程中的交叉概率和变异概率,还加入了局部
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为研究机械臂的路径规划问题,将传统的退火算法与遗传算法相结合,提出了一种改进的模拟退火遗传算法。该算法不仅能自适应改变遗传过程中的交叉概率和变异概率,还加入了局部退火操作,对每代子种群进行退火处理以克服路径规划过程中陷入局部最优的问题。此外,引入整体退火观念,在整个进化过程中,随着温度的降低,不断拉伸适应度函数提高算法效率。将该算法应用于实验室自主研制的七自由度轻型冗余机械臂上,以时间冲击最优为目标进行轨迹规划。实验表明,该算法可以在保证各项约束的条件下获得最优路径。
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