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改进免疫克隆选择算法的多目标轨迹优化

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改进免疫克隆选择算法的多目标轨迹优化
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第1章 绪论第12-19页
  1.1 课题研究背景及意义第12-14页
  1.2 国内外轨迹规划研究现状第14-16页
    1.2.1 国内研究现状第14-15页
    1.2.2 国外研究现状第15-16页
  1.3 多目标优化的综述第16-17页
  1.4 论文内容安排第17-19页
第2章 机器人运动轨迹规划第19-30页
  2.1 轨迹规划的一般性问题第19-20页
  2.2 关节空间轨迹规划方法第20-26页
    2.2.1 多项式插值法第20-22页
    2.2.2 抛物线插值法第22-24页
    2.2.3 三次样条插值算法在轨迹规划及优化中的应用第24-26页
  2.3 笛卡尔空间运动轨迹规划第26-29页
  2.4 本章小结第29-30页
第3章 改进的免疫克隆选择多目标优化算法第30-49页
  3.1 克隆选择算法基本机理第30-31页
  3.2 改进的单目标免疫克隆选择算法第31-32页
    3.2.1 改进的动态变异第31页
    3.2.2 改进的消亡操作第31-32页
  3.3 多目标优化描述第32-34页
  3.4 约束处理机制第34-36页
  3.5 改进的免疫克隆选择多目标优化算法第36-42页
    3.5.1 Tent混沌序列初始化种群第36-37页
    3.5.2 实数编码第37-38页
    3.5.3 约束条件处理方法第38页
    3.5.4 克隆过程第38页
    3.5.5 自适应变异第38-39页
    3.5.6 模拟二进制交叉第39页
    3.5.7 递减消亡数目操作第39-40页
    3.5.8 快速非支配排序机制的简介和拥挤距离的计算第40-41页
    3.5.9 改进后的算法流程第41页
    3.5.10 改进算法求得最优解集的仿真第41-42页
  3.6 多目标算法的性能测试与分析第42-48页
    3.6.1 测试函数的选择第43-44页
    3.6.2 改进免疫克隆算法逼近性的分析第44-45页
    3.6.3 改进免疫克隆算法均匀性的分析第45-46页
    3.6.4 测试问题仿真结果分析第46-48页
  3.7 本章小结第48-49页
第4章 单目标免疫克隆选择算法的逆运动学求解第49-57页
  4.1 目标函数的选择第49-50页
  4.2 改进的单目标算法应用于逆运动学求解第50-52页
  4.3 基于改进克隆选择算法的逆运动学求解第52-56页
  4.4 本章小结第56-57页
第5章 改进的免疫克隆选择算法在机器人轨迹优化的应用第57-66页
  5.1 PUMA560的简介第57页
  5.2 目标函数的确定第57-58页
  5.3 约束条件描述第58页
  5.4 实验与仿真第58-65页
    5.4.1 算法有效性验证第58-59页
    5.4.2 不同算法性能分析对比第59-65页
  5.5 本章小结第65-66页
结论与展望第66-68页
参考文献第68-72页
附录A 攻读硕士期间发表的论文以及参与的项目第72-73页
致谢第73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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