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基于改进粒子群优化算法的并联机构位置正解法
被引量:
3
1
作者
孙坚
丁永生
郝矿荣
《制造业自动化》
北大核心
2010年第4期92-95,共4页
本文提出一种基于改进粒子群优化算法的并联机构位置正解法。在深入分析和研究标准粒子群优化算法的基础上,定义了粒子相似性概念,提出基于高斯白噪声干扰变异的粒子群优化算法。该算法在运行过程中通过与当前最优粒子相似性的量化判定...
本文提出一种基于改进粒子群优化算法的并联机构位置正解法。在深入分析和研究标准粒子群优化算法的基础上,定义了粒子相似性概念,提出基于高斯白噪声干扰变异的粒子群优化算法。该算法在运行过程中通过与当前最优粒子相似性的量化判定,对进入当前最优粒子邻域的粒子施加高斯白噪声干扰变异,从而提高粒子群优化算法后期多样性和收敛速度。将该算法用于并联机构位置正解寻优,仿真实验结果表明有该方法能以较高的收敛精度快速地获得并联机构的位置正解,且算法稳定。
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关键词
粒子群优化
高斯白噪声干扰变异
并联机构
位置正解
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职称材料
题名
基于改进粒子群优化算法的并联机构位置正解法
被引量:
3
1
作者
孙坚
丁永生
郝矿荣
机构
三峡大学 电气信息学院
东华大学 信息科学与技术学院
东华大学 数字化纺织服装技术教育部工程研究中心
出处
《制造业自动化》
北大核心
2010年第4期92-95,共4页
基金
国家自然科学基金重点项目(60534020)
国家自然科学基金(60775052)
+1 种基金
上海市人才发展资金(001)
上海市领军人才后备人选专项资金
文摘
本文提出一种基于改进粒子群优化算法的并联机构位置正解法。在深入分析和研究标准粒子群优化算法的基础上,定义了粒子相似性概念,提出基于高斯白噪声干扰变异的粒子群优化算法。该算法在运行过程中通过与当前最优粒子相似性的量化判定,对进入当前最优粒子邻域的粒子施加高斯白噪声干扰变异,从而提高粒子群优化算法后期多样性和收敛速度。将该算法用于并联机构位置正解寻优,仿真实验结果表明有该方法能以较高的收敛精度快速地获得并联机构的位置正解,且算法稳定。
关键词
粒子群优化
高斯白噪声干扰变异
并联机构
位置正解
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进粒子群优化算法的并联机构位置正解法
孙坚
丁永生
郝矿荣
《制造业自动化》
北大核心
2010
3
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职称材料
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