文件名称:
结合蚁群算法和禁忌搜索算法的混合优化算法.pdf
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文件大小: 873kb
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上传时间: 2019-07-23
详细说明： 针对元件的抓取路径规划问题，提出一种以最小化时间为目的，结合蚁群算法和禁忌搜索算法的混合优化算法。首先，将基于机器视觉抓取元件的问题确定为有约束的旅行商问题（TSP）;然后，分析了元件大小和抓取放置过程对于路径规划的综合影响，对路径选择概率和禁忌域进行了适应性改进;其次，一方面引入了2-opt局部优化以及信息素惩罚、奖励机制以改善蚂蚁的搜索能力，另一方面对信息挥发因子作适应性改进以提高蚂蚁的自适应能力;最后，针对基本算法和改进的混合优化算法，仿真实验和平台实验分别进行了性能指标和抓取时间的对比分析。实验结果表明，仿真环境下，与蚁群优化（ ACO）算法和禁忌搜索（TS）算法相比，混合优化算法的平均迭代次数降低了约50%，且其他性能较为优越，平台测试的抓取用时测试 结果也说明了混合优化算法较随机结果和基本算法的优越性，可以快速完成元件抓取任务。 工业摄像机作为工业机器人的视觉传感器，是工业生产需要的柔性制造系统（ Flexible Manufacture System， FMS）、自动化工厂（ Factory Automation， FA）的重要环节，是实现“中国制造2025”的自动化工具。
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