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    改進(jìn)的遺傳算法在機(jī)器人運(yùn)動學(xué)中的應(yīng)用

    2018-08-23 09:29:26沈婷婷
    時代農(nóng)機(jī) 2018年6期
    關(guān)鍵詞:運(yùn)動學(xué)機(jī)械手適應(yīng)度

    沈婷婷

    (山東科技大學(xué),山東 青島 266590)

    1 機(jī)械手簡介

    機(jī)械手主要由執(zhí)行機(jī)構(gòu)、驅(qū)動機(jī)構(gòu)和控制系統(tǒng)三大部分組成。

    2 建立模型

    2.1 采取改進(jìn)的遺傳算法來優(yōu)化機(jī)械手求逆解的問題

    利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)建立機(jī)械手運(yùn)動模型:

    式(1)為模型的目標(biāo)函數(shù)。

    2.2 根據(jù)模型的特點設(shè)計相應(yīng)的遺傳算法進(jìn)行求解

    (1)初始化群體。每個機(jī)械手運(yùn)動的逆解采用如下方式計算和生成:

    式中[ ]為取整函數(shù);R為[0,1]內(nèi)的隨機(jī)數(shù)。

    設(shè)置初始化進(jìn)化代數(shù)為Gen=10。根據(jù)式(9)及式(10)生成一個初始種群作為第一代解。

    (2)評價群體。

    在本文中,適應(yīng)度按如下公式計算:

    (3)進(jìn)行遺傳操作。①選擇。每次隨機(jī)選取兩個個體,分別計算其適應(yīng)度,比較兩個個體適應(yīng)度大小,從中選出適應(yīng)度大的那個作為新個體,重復(fù)操作,直到選出的個體等于種群大小為止;②交叉。在文中采用單點交叉來計算新個體的基因。如不滿足,則重新選擇個體進(jìn)行交叉操作;

    ③變異。根據(jù)模型約束條件,把突變點的位置限制在第1位到第n-1位之間。

    對完成交叉操作的個體,還需根據(jù)式(13)再進(jìn)行變異操作,從而得到最新一代種群。

    (4)終止。當(dāng)Gen=Maxgen時,遺傳算法終止;否則,Gen=Gen+1,轉(zhuǎn)到第3步,繼續(xù)循環(huán)。

    2.3 MATLAB仿真結(jié)果

    圖1 MATLAB仿真結(jié)果

    由仿真結(jié)果可以看到,改進(jìn)后的遺傳算法在進(jìn)化到20代之前就已經(jīng)基本上達(dá)到了最優(yōu)解。

    3 結(jié)語

    針對平面關(guān)節(jié)型機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)進(jìn)行建模分析,為了避免傳統(tǒng)機(jī)器人求逆解方法的多解性、解的不存在性以及需多解的選取的缺點,本文采用了改進(jìn)的遺傳算法,算法的收斂速度更快,求解精度更高,穩(wěn)定性更好。

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