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Updated: Jul 11, 2025
10:09
Operation of the Collaborative Composite Manufacturing CCM System
Published on: October 1, 2019
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在对操纵器的最佳时间轨迹规划中应用改进的鱼优化算法.
Juan Du1, Jie Hou1, Heyang Wang1
1School of Mechanical Engineering, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyaun 030024, China.
Mathematical biosciences and engineering : MBE
|November 3, 2023
概括
本研究介绍了用于机器人轨迹规划的增强鱼优化算法. 改进的算法实现了更流,更高效的运动,克服了传统操纵系统的局限性.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 人工智能的人工智能
- 优化算法 优化算法
背景情况:
- 传统的操纵器系统经常表现出不稳定,不均和低效的运动轨迹.
- 现有的轨迹规划方法难以实现最佳性能和流的运动.
研究的目的:
- 提出一个改进的鱼优化算法 (WOA),用于操纵系统的时间最佳轨迹规划.
- 增强WOA的全球和本地搜索功能,以获得卓越的优化性能.
主要方法:
- 将惯性重量因子纳入WOA的核心公式中,通过强化学习控制.
- 整合了可变社区搜索 (VNS) 算法,以加强本地优化.
- 将增强的WOA与几个标准优化算法进行比较.
主要成果:
- 与其他常用的优化算法相比,改进的WOA表现出更高的性能.
- 该算法成功生成了光滑和连续的操纵轨迹.
- 在轨道规划任务中实现了显著更高的工作效率.
结论:
- 增强的鱼优化算法有效地解决了传统操纵器轨迹规划的局限性.
- 拟议的方法为实现最佳时间,平滑和高效的机器人运动提供了强大的解决方案.
- 强化学习和VNS集成大大提高了WOA的优化能力.
