改进免疫克隆选择算法的多目标轨迹优化

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1、学校代号10532学号S1309W40]分类号TP242密级公开碱讀A爹HUNANUNIVERSITY工程硕±学位论文改进免疫克隆选择算法的多目标轨迹优化学位串请人姓名虽去科培养单位电气与信息工巧举院导师姓名及职称谢宏副教授胡巧蚊高级工稍师学科专业梓制了措研究方向机器人智能巧制巧术论文提交日期2016年5月27日1学校代号:0532学号;S1309W4018密级:公开湖南大学工程硕±学位论文改进免疫克

2、隆选择算法的多目标轨迹优化学位串请人姓名:禹义科导师巧名及取祿;谢宏副教授胡巧蛟苗级工垣师培养m位:电气与信息工程学院专业名挽:控制工程论女巧交日期:2016年5月27日论受答辩日期;2016年5月12日答巧委员会主庶:孙巧教授Applicationofimprovedimmuneclonalselectionalgorithminrobottraectorylanninandmultiobectiveotimizati

3、onjpgjpByYuWenkeB.E.(Umversi1:yofSo山hChina)2013Athesissubmittedinpartialsatisfactionofthe民equireme打tsforthedegreeofMasterofEngineeringinControlEngineeringntheiGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorAss

4、ociateProfessorXieHongSeniorEnineerHuMeniaoggjMay2016湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所。取得的研究成果除了文中特别加W标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中W明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。^^<^'作者签名:女分日期:年主月日耗?冲

5、^学位论文版权使用授权书、本学位论文作者完全了解学校有关保留使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部n或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可W将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可W采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□,在年解密后适用本授权巧。2、不保密口。(请在W上相应方框内打 ̄红}作者签名:台日期:年^月日^7导师签名:日期:年J韦日^I改进免疫克隆选择

6、算法的多目标轨迹优化摘要针对机械臂的时间最短、轨迹最平滑、能量消耗最小等多目标下的轨迹优化问题,研究了工业机器人的逆运动学求解、轨迹规划与优化W及免疫克隆选择算法的单目标与多目标优化问题一。提出种利用改进的单目标免疫克隆选择算法对机器人逆运动学求解的方法,W及对改进的免疫克隆选择多目标算法进行性能分析对比,并将改进的多目标算法应用到轨迹优化问题中。论文首先阐述了机器人的轨迹规划,详细介绍了H次样条曲线在轨迹规划和优化中的应用。其次,在标准单目标免疫克隆选择算法的基础上进斤

7、改进,让个体变异时根据自身情况和迭代代数确定变化大小的动态变异,并改进了算法中的Tent混消亡操作。然后,,改进的多目标免疫克隆选择算法采用沖序列初始化种群,提高初始化群体的多样性和均匀性,改善了算法的全局搜;引入自适应变异索能为和局部捜索能力;増加模拟二进制交叉操作,増强种群中个体之间的信息交流,保证既能在迭代前期保持种群的多样性,避免出现局;采用递减消亡操作部最优,又能在选代后期避免在最终解集中出现不可行解。选用3个测试问题进行算法仿真,用两个解集覆盖率的方法分析所改进的

8、多目标算法的收敛性,用空间分布评价法来分析改进算法的最优解的分布均匀性。实验仿真表明,改进的多目标算法具有较好的收敛性、分布均匀性和宽广性。最后,WPUMA560为仿真对象进行实验仿真。将改进的单目标算法,对PUMA560机器人进行逆运动学求解。,改进的算法有效地提髙求解问题的精度用改进的多目标免疫克隆选择算法对轨迹进行多目标优化。将方法得出的结果与加权多目标的J算法和单目标情况下比较(l,实验仿真表明改进的多目标算

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