融合差异进化的混合算法求解多选择背包问题

针对典型的组合优化问题——多选择背包问题(MCKP),提出了一种融合差异进化的混合算法(IDEHA)。算法按照适应度值将个体分为3个阶级,实施差异进化;通过设计一种有效的随机贪心修复策略,引入精英库进行协同寻优来加速算法收敛。通过对典型的多选择背包算例的求解并与其他算法的对比分析,基于融合差异进化的混合算法具有收敛速度快、求解精度高、稳定性和鲁棒性强等优点。

汽车门板内饰多机器人焊接的动态协同规划

为了减小多机器人协同焊接的路径长度并提高机器人之间的负载均衡度,提出了基于动态规划-个体差异进化遗传算法的协同焊接规划方法。以多机器人协同焊接路径长度、负载均衡度为优化目标建立了优化模型,并分析了协同焊接约束条件。针对单机器人焊接路径规划问题,在遗传算法中针对染色体进化能力的差异性,提出了个体差异进化策略,给出了基于个体差异进化遗传算法的路径规划方法。针对多机器人协同焊接问题,使用动态规划将其划分为3个子问题,实现了多机器人协同焊接任务分配和路径规划。经某型汽车前门焊点路径规划验证,个体差异进化遗传算法规划的路径最佳长度、平均长度均优于传统遗传算法;经后门焊点的4机器人协同焊接验证,在满足无干涉约束下,这里方法的路径长度、负载均衡度优于文献[11]离散粒子群算法。实验验证了这里方法在多机器人协同焊接分配和规划问题中的优越性。