815 resultados para Genetic Algorithm optimization


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针对传统机器人加工路径规划采用示教再现方法很难适应复杂变化任务的问题 ,提出了基于遗传算法的路径规划方法 ,研究了遗传算法中的编码方式、交叉算子和变异算子的改进方法 .仿真实验表明 ,采用遗传算法进行机器人加工路径规划是可行的和有效的 .

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提出一种基于遗传算法的三维动态环境下的路径规划方法,通过对机器人的运动行为进行编码,将各种约束条件融入到遗传算法当中,规划出可实际应用的避障路径,仿真研究表明该方法是简单有效的。

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针对机器人操作臂跟踪运动目标的问题,从仿生学的角度提出一种新的轨迹规划方法。将关节加速度的增量进行编码,同时将疼痛感作为优化指标,利用遗传算法在操作臂的关节空间进行轨迹优化,得到操作臂在跟踪运动目标过程中的具有较小疼痛感的轨迹。仿真试验结果表明,所提出的方法是可行的,可以规划出正确的跟踪轨迹,同时有效的减小了操作臂运动过程中的疼痛感。

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作为可再生能源,波浪能的吸收和利用一直是国内外热点研究内容之一。本文提出一种新的基于惯性摆结构的波浪能吸收转换方法,对这种结构在波浪力作用下的频域响应进行了分析,建立了其最优化能量获取模型,提出采用多种群遗传算法对其结构进行优化设计,并针对系统所受波浪力(矩)随载体半径改变而改变,且求取困难的问题,采用最小二乘法对波浪力(矩)与载体半径变化的关系进行了拟和。通过优化结果找出影响结构获取波浪能量的因素,仿真结果表明了方法的先进性,为进一步的应用研究和频域波能获取研究奠定了基础。

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针对机器人操作臂跟踪运动目标问题,提出一种基于遗传算法的轨迹规划方法。通过对关节加速度的增量进行编码,实现在操作臂的关节空间进行轨迹优化,得到操作臂在跟踪运动目标过程中所需要的轨迹。仿真计算的结果表明,所提出的方法是有效的。

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深入分析了轮式移动机器人的运动状态,建立了WMR路径偏差系统的非线性数学模型。应用小偏差线性化理论,将该多输入多输出非线性系统简化成一个单输入单输出线性系统。然后基于线性二次型调节器理论进行了系统最优控制器的设计,并针对该理论中加权矩阵Q与R难以确定的问题,从控制效果出发,采用自适应遗传算法对其进行了优化。实现了移动机器人对预定轨迹的满意鲁棒跟踪,同时满足了实时性要求。实验结果证明了该方法的正确性与实用性。

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提出贪心遗传算法。通过构建“基因库”形成好的“基因片断”,从而生成高性能的初始种群;依据贪心选择的原则指导遗传操作,实施贪心交叉操作和贪心变异操作;移民操作向种群引进新的遗传物质,克服了封闭竞争缺点,并且可以避免早熟收敛。贪心遗传算法可以大大加快搜索的速度,仿真结果表明算法是十分有效和实用的。

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为提高理性遗传算法遗传信息的完备性、算法全局收敛性以及算法的整体结构,给出了一个更一般化的理性算子和算法结构,证明了算法的全局收敛性.理论分析和在运动规划问题中的应用结果验证了理性遗传算法的有效性.

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以模糊推理和遗传算法为基础,提出了一种新的具有不完全微分的最优PID控制器的设计方法,该控制器由离线和在线两部分组成,在离线部分,以系统响应的超调量、上升时间以及调整时间为性能指标,利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数Kp^*、Ti^*和Td^*,作为在线部分调整的初始值,在在线部分,一个专用的PID参数优化程序以离线部分获得Kp^*、Ti^*和Td^*为基础,根据系统当前的误差e和误差变化率e^.,通过一个模糊推理系统在线调整系统瞬态响应的PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.该控制器已被用来控制由作者设计的智能仿生人工腿中的执行电机.计算机仿真结果表明,该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能。

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提出了一种基于模糊推理与遗传算法的最优PID控制器的设计方法,该控制器由离线和在线2部分组成,在离线部分,以系统响应的超调量、上升时间及调速时间为性能指标,利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数Kp^*,Ti^*及Td^*,为在线部分调节的初始值,在在线部分,采用一个专用的PID参数优化程序,以离线部分获得的Kp^*,Ti^*及Td^*为基础,根据系统当前的误差e和误差变化率·↑e,通过模糊推理在线调整系统瞬态响应的PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能,计算机仿真结果表明,与传统的PID控制器相比,这种最优PID控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能,可用于控制不同的对象和过程。

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面对传统遗传算法在解决一些复杂问题时所存在的收敛慢或早熟等困难 ,基于仿人理性决策原则 ,提出一种具有更丰富进化含义的进化算法——理性遗传算法 .其通过遗传信息的反馈或理性规则的建立来指导遗传操作的进行 ,从而将种群内部知识与经验的继承和学习更有效地结合在遗传算法之中 .相对于传统遗传算法 ,较好地解决了多机器人确知环境下协调运动规划问题 .理论分析和仿真实验结果都是令人鼓舞的 .

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给出了以混凝土泵车各臂油缸长度为参变量的布料机构浇筑过程的轨迹规划计算方法。在解决布料机构运动学分析的逆问题时 ,采用了基于多峰值并行搜索的遗传算法来求解最优控制优化目标函数 ,并对施工过程进行了仿真

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针对以测距声纳为避碰传感器的一类欠驱动型AUV,提出了一种水平面和垂直面相结合的三维实时避碰方法。根据测距声纳和欠驱动AUV 的特殊性,首先从运动规划和路径规划2 个层次提出了AUV 混合型实时避碰结构,并分别设计了基于事件反馈监控的避碰自动机和基于免疫遗传的局部路径规划算法。多种典型障碍场景的半物理仿真实验表明,论文所提方法能够实现AUV 安全、稳定的三维避碰过程。

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针对传统遗传算法在编码方案及交叉操作中存在的局限性,提出了一种新的遗传算法的改进 方法.该方法(1)以实数编码代替二进制编码,有效地解决了传统遗传算法中二进制编码串的长度与 计算精度、运算量之间的矛盾,(2)根据适应度值对父染色体进行重组操作,克服了传统遗传算法中 交叉操作所存在的盲目性.最后,以求解自然对数和神经网络的训练为例验证了所提出方法的有效 性.

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本文在分析简单遗传算法 (Simple Genetic Algorithm,SGA)的基础上 ,提出了一种新型结构的两代竞争遗传算法 ,并给出了算法演进的模式定理 .通过理论分析和对 TSP(TravelSalesman Problem,TSP)问题的应用研究 ,表明了该算法具有搜索效率高、鲁棒性强的特点