基于改進遺傳粒子群算法的機械臂軌跡規(guī)劃算法研究

摘要： 針對傳統(tǒng)粒子群算法進行機械臂時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃時易陷入局部最優(yōu)且運行效率低的問題，提出一種改進自適應(yīng)遺傳粒子群（modified adaptive geneticparticle swarm optimization,MAGAPSO）算法的時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃策略。首先，自適應(yīng)調(diào)整粒子群算法的慣性權(quán)重與學(xué)習(xí)因子，提高算法的搜索效率。其次，引入遺傳算法中的交叉變異操作，設(shè)計自適應(yīng)交叉和... （共8頁）