基于改进遗传算法的并联机器人分拣路径优化

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	基于改进遗传算法的并联机器人分拣路径优化
	张好剑; 苏婷婷; 吴少泓; 郑军; 王云宽
刊名	华南理工大学学报
	2017-10-25
卷号	2017 期号:10 页码:93
关键词	分节拍路径规划改进遗传算法 Tsp 并联机器人
英文摘要	通过分析包装流水线的生产工艺,针对复杂的多约束条件下的Delta并联机器人分拣动态变化的多目标问题,本文提出了分节拍的基于改进遗传算法的并联机器人分拣拾取路径进行优化。本文经过分析分拣策略把实际问题转换为类似旅行商(TSP)问题,并结合其工艺的特殊性提出一种改进遗传算法;首先引入分节拍的处理思想,通过将约束条件变成一种染色体裂变合并操作结合遗传算子优化,对每个节拍内的分拣路径进行规划。试验结果表明,该方法与传统方法相比能够有效缩短分拣行程,平均提高效率14.76%,为生产线上动态变化的多目标分拣路径规划提供了一种有效的方法
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/40794]
专题	智能制造技术与系统研究中心_先进制造与自动化
通讯作者	吴少泓
作者单位	中国科学院自动化研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	张好剑,苏婷婷,吴少泓,等. 基于改进遗传算法的并联机器人分拣路径优化[J]. 华南理工大学学报,2017,2017(10):93.
APA	张好剑,苏婷婷,吴少泓,郑军,&王云宽.(2017).基于改进遗传算法的并联机器人分拣路径优化.华南理工大学学报,2017(10),93.
MLA	张好剑,et al."基于改进遗传算法的并联机器人分拣路径优化".华南理工大学学报 2017.10(2017):93.