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J-GLOBAL ID:202202278398779101   整理番号:22A0954431

外部アーカイブ自己探索多目的粒子群最適化に基づくマニピュレータの軌道最適化【JST・京大機械翻訳】

Trajectory optimization for manipulators based on external archives self-searching multi-objective particle swarm optimization
著者 (4件):
資料名:
巻: 236  号:ページ: 1188-1201  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0720A  ISSN: 0954-4062  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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抄録/ポイント
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多目的パーティクルスウォーム最適化(MOPSO)によって得た非劣解の品質を改善するために,外部アーカイブ自己探索多目的パーティクルスウォーム最適化(EASS-MOPSO)と呼ばれる改良アルゴリズムを提案し,マニピュレータの多目的軌道最適化問題に適用した。継手の位置曲線を,四次Bスプラインを用いて構築した。マニピュレータのための時間,エネルギーおよび反射最適化目的の数学モデルを確立した。そして,継手の運動学拘束を,Bスプラインの制御頂点の制約条件に変換した。非劣解を作るための外部アーカイブの自己探索戦略は,周囲の超空間を探索する能力を持ち,外部アーカイブのダイバーシチ維持戦略を提案した。シミュレーションによるいくつかのテスト機能の結果は,提案したアルゴリズムの収束と多様性が他の4つの選択されたアルゴリズムのものより良いことを示した。シミュレーションによるマニピュレータの軌道最適化問題の結果は,提案したアルゴリズムの収束,多様性,および時間消費が,非支配ソーティング遺伝的アルゴリズムのものよりかなり良いことを示した。Copyright IMechE 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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ロボットの設計・製造・構造要素 

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