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提出一种三态协调搜索多目标粒子群优化算法. 该算法提出的三态指导粒子选择策略可以很好地协调算法的局部和全局搜索能力, 且算法改进了传统的外部档案保存机制, 同时引入3 种突变因子, 使获得的非劣解具有更好的分散性. 通过对标准测试函数的求解, 并与其他经典多目标优化算法比较, 表明了新算法在收敛性和多样性方面均有较大的优越性. 最后分析了区域划分系数对所提出算法性能的影响.
相似文献2.
点焊机器人在汽车白车身焊接中的应用大大提高了企业的生产效率,本文从焊接路径长度和能量两方面进行焊接机器人多目标路径规划．为了很好地解决这个问题,本文对一种新型多目标粒子群算法（三态协调搜索多目标粒子群优化算法）进行改进,得到适合于求解离散多目标优化问题的离散化三态协调搜索多目标粒子群算法（DTC-MOPSO）．通过和两个经典的优化算法比较,DTC-MOPSO算法在分散性和收敛性方面都有很好的优化性能．最后运用Matlab机器人工具箱对机器人的运动学、逆运动学以及逆动力学进行分析以求解机器人的路径长度和能耗,并将改进的算法应用于焊接机器人路径规划中,结果显示规划后的路径明显优于另外两种算法. 相似文献
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