一种求取运动学逆解的新算法

从计算机原理中位置数制的描述获得启发,将其中的某些规律进行合理的转换,形成搜索算法的步长表达式,在吸收传统登山法的优点的基础上,提出了求取多关节机械臂运动学逆解的新算法——智能登山法,并对算法进行了描述,写出了完整的通用流程图.运用该方法求取机器人运动学逆解,无需矩阵运算、三角变换;收敛速度快,适于实时控制.仿真试验验证了该方法的可行性、实用性.

基于GA的多智能机器人合作的物流配送系统研究

针对物流系统中物流配送的路径规划问题,首先,建立三级物流配送模型,采用遗传算法和爬山算子进行分组和路径规划,选择对应的枢纽网点和客户网点,使得其总费用最优。然后,编写相应的Android智能机器人应用APK程序,并通过多机器人系统进行实现。多Android智能机器人能自主实现简单的局部任务规划和执行总台的指令,从而证明了采用遗传算法和爬山算子相结合在物流配送系统中的可行性和可靠性。

智能登山搜索算法规律的研究

智能登山法是一种新型的运动学逆解求取方法.使用时参数 d ,r 的选择对算法的性能影响很大.通过对一个数的搜索,用统计学的方法深入探讨,获得了智能登山法在使用过程中参数选择所具有的一般规律;该数值规律的使用,使得算法参数的选择合理,算法收敛速度加快,搜索次数可控,实用性增强.通过实例验证了数值规律的可行性.

智能制造单元生产调度算法研究

针对智能制造单元的调度问题,建立了相关的数学模型,并提出了一种改进的遗传算法来求解该问题。在算法的初始过程中加入爬山算法来提高初始解的质量,并在交叉操作时,对机器选择部分染色体采用一种由当前种群最优个体指导交叉的方法来改进交叉算子,以扩大算法的搜索能力。最后采用一个实例对该算法进行仿真验证,结果表明其性能比传统遗传算法更优。