JIQISHOUPSO.rar_参数优化_机器手_粒子群_粒子群轨迹

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149 浏览量 2022-07-14 19:42:58 上传评论收藏 2KB RAR 举报

标题中的“JIQISHOUPSO.rar”是一个与机器手控制相关的压缩文件，重点在于“参数优化_机器手_粒子群_粒子群轨迹_运动轨迹优化”。这些关键词揭示了该文件涉及的内容是利用粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimization）来改进机器人的运动轨迹。粒子群优化是一种模拟自然界中鸟群或鱼群行为的优化算法，广泛应用于工程问题的求解，包括机器人的路径规划和参数调整。在描述中提到，“粒子群算法优化机器手的运动轨迹参数，驱动机器手”，这表明研究的目标是通过调整机器手的运动参数，如关节角度、速度和加速度等，来实现更高效、精准的运动。粒子群算法在这里作为优化工具，它会迭代寻找使机器手运动性能最佳的参数组合。标签进一步细化了主题，包括“参数优化”、“机器手”、“粒子群”、“粒子群轨迹”和“运动轨迹优化”。这些标签揭示了研究的核心，即通过粒子群算法对机器手的运动参数进行优化，以改善其轨迹。其中，“粒子群轨迹”可能指的是算法中每个粒子代表的潜在解决方案在多维空间中的路径，而“运动轨迹优化”则意味着寻找最理想的机器人关节运动路径。根据压缩包内的文件名“PSO.m”和“PSOobj.m”，我们可以推测这两个MATLAB脚本可能包含了粒子群优化算法的实现。"PSO.m"很可能是粒子群优化的主要函数，包含了算法的初始化、迭代更新规则以及全局最优解的追踪。而"PSOobj.m"可能是目标函数，定义了机器手运动轨迹优化的具体问题，比如最小化路径长度、能耗或者执行时间。在实际应用中，粒子群算法首先会生成一组随机的参数，代表机器手的初始运动状态。然后，算法会根据每个参数对应的运动效果（即目标函数的值）来更新这些参数，使得整个群体逐渐向最优解靠近。经过多次迭代，最终找到的最优参数组合将用于指导机器手执行更加高效的运动轨迹。这个压缩文件提供了一个用粒子群优化算法来优化机器手运动轨迹的实例。通过分析和运行其中的代码，我们可以学习到如何利用这种全局优化方法来解决机器人控制领域的复杂问题，并且理解如何设计和评估目标函数，以实现机器手运动性能的提升。

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JIQISHOUPSO.rar （2个子文件）

PSO.m 2KB

PSOobj.m 436B

save para_file told Y; clear all; close all; load para_file; n=size(told); N=n(1); %限定位置和速度的范围 MinX=[0 0 0 0]; %参数搜索范围 MaxX=[10 5 5 5]; Vmax=1; Vmin=-1; % 限定速度的范围 %设计粒子群参数 Size=200; %种群规模 CodeL=4; %参数个数 c1=1.3;c2=1.7; % 学习因子：[1,2] wmax=0.90;wmin=0.10; % 惯性权重最小值:(0,1) G=200; % 最大迭代次数 %(1)初始化种群的个体 for i=1:G %采用时变权重 w(i)=wmax-((wmax-wmin)/G)*i; end for i=1:1:CodeL %十进制浮点制编码 X(:,i)=MinX(i)+(MaxX(i)-MinX(i))*rand(Size,1); v(:,i)=Vmin+(Vmax-Vmin)*rand(Size,1);%随机初始化速度 end %（2）初始化个体最优和全局最优：先计算各个粒子的适应度，并初始Ji和BestS for i=1:Size Ji(i)=chap8_9obj(X(i,:),told,Y,N); Xl(i,:)=X(i,:); end BestS=X(1,:); %全局最优个体初始化 for i=2:Size if chap8_9obj(X(i,:),told,Y,N)<chap8_9obj(BestS,told,Y,N) BestS=X(i,:); end end %（3）进入主要循环，直到满足精度要求 for kg=1:1:G times(kg)=kg; for i=1:Size v(i,:)=w(kg)*v(i,:)+c1*rand*(Xl(i,:)-X(i,:))+c2*rand*(BestS-X(i,:));%加权，实现速度的更新 for j=1:CodeL %检查速度是否越界 if v(i,j)<Vmin v(i,j)=Vmin; elseif v(i,j)>Vmax v(i,j)=Vmax; end end X(i,:)=X(i,:)+v(i,:); %实现位置的更新 for j=1:CodeL%检查位置是否越界 if X(i,j)<MinX(j) X(i,j)=MinX(j); elseif X(i,j)>MaxX(j) X(i,j)=MaxX(j); end end %自适应变异,避免陷入局部最优 if rand>0.6 k=ceil(4*rand); %ceil为向上取整 if k==1 X(i,k)=10*rand; else X(i,k)=5*rand; end end %（4）判断和更新 if chap8_9obj(X(i,:),told,Y,N)<Ji(i) %局部优化：判断当此时的位置是否为最优的情况 Ji(i)=chap8_9obj(X(i,:),told,Y,N); Xl(i,:)=X(i,:); end if Ji(i)<chap8_9obj(BestS,told,Y,N) %全局优化 BestS=Xl(i,:); end end Best_J(kg)=chap8_9obj(BestS,told,Y,N); end display('true value: alfa =6.7333,beta=3.4000,epc=3.0,eta=0'); BestS %最佳个体 Best_J(kg)%最佳目标函数值 figure(1);%目标函数值变化曲线 plot(times,Best_J(times),'r','linewidth',2); xlabel('Times');ylabel('Best J');