Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  planowanie ścieżki przejścia
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
EN
This paper is concerned with the optimal path planning for reduction in residual vibration of two-flexible manipulator. So after presenting the model of a two-link flexible manipulator, the dynamic equations of motion were derived using the assumed modes method. Assuming a desired path for the end effector, the robot was then optimized by considering multiple objective functions. The objective functions should be defined such that in addition to guaranteeing the end effector to travel on the desired path, they can prevent the undesirable extra vibrations of the flexible components. Moreover, in order to assure a complete stop of the robot at the end of the path, the velocity of the end effector at the final point in the path should also reach zero. Securing these two objectives, a time-optimal control may then be applied in order for the robot to travel the path in the minimum duration possible. In all the scenarios, the input motor torques applied to the Two-link are determined as the optimization variables in a given range. The optimization procedures were carried out based on the GA (Genetic Algorithm) and BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) algorithms, and the results are then compared. It is observe that the BFGS algorithm was able to achieve better results compared to GA running a lower number of iterations. Then the final value of the objective function after optimization indicates the decrease in the vibrations of the end effector at the tip of the flexible link.
PL
Artykuł przedstawia zastosowanie wielopopulacyjnego algorytmu ewolucyjnego do wyznaczania ścieżki przejścia. Zastosowany algorytm oparty jest na modelu z częściowo wymienianą populacją oraz migracją między niezależnie ewoluującymi populacjami. W pracy porównano działanie algorytmu wielopopulacyjnego z jednopopulacyjnym oraz zbadano wpływ poszczególnych parametrów na jakość uzyskanego rozwiązania. Wykazano, że zastosowanie kilku niezależnie ewoluujących populacji prowadzi do uzyskania rozwiązania lepszego w stosunku do wariantu jednopopulacyjnego. Jako problem testowy zostało wybrane zagadnienie unikania kolizji na morzu.
EN
In this paper an application of multi-population evolutionary algorithm for path planning problem is presented. A steadystate genetic algorithm is used for evolution of single population. An applied migration mechanism is based on island topology. In the article the comparison of single and multi-population algorithm has been made and the influence of changing algorithm parameters has been studied. It has been shown that using several independently evolving population leads to a better solution than when the single population is used. For a testing problem a sea collision avoiding problem has been chosen.
PL
W pracy analizowano wpływ sukcesji na kształtowanie nacisku selektywnego w ewolucyjnej metodzie planowania ścieżek przejść. Opisano metody sukcesji oraz przedstawiono pojęcie nacisku selektywnego. Zrealizowano badania dla 4 rodzajów algorytmów ewolucyjnych, w każdym przypadku stosując inną metodę sukcesji. Przeprowadzono symulację, uwzględniając liczbę wymienianych osobników oraz różne metody zastępowania. Otrzymane rezultaty pozwalają na dobór metody sukcesji tak, aby zapewnić zbieżność oraz zachować zdolność algorytmu do przeszukiwania przestrzeni rozwiązań.
EN
In this paper an impact of post-selection methods on shaping selection pressure was analyzed. Different methods of post-selection has been described. The concept of selection pressure was presented. Research has been made for 4 kinds of evolutionary algorithm, in each case a different method of post-selection was used. The simulations was performed taking into account number of replaced individuals and various methods of replacement. Results allow to choose post-selection method, so that algorithm will be able to effectively search solution space and ensure its convergence.
EN
This paper presents the use of mean crossover genetic operator for path planning using evolutionary algorithm for collision avoidance on sea. Mean crossover ensures widening of the possible solutions’ set that can be achieved in comparison to exchange crossover variant. The research shown, that the mean crossover allows to achieve results independent from the initial generation and quicker transition of the algorithm from the exploration to the exploitation phase. New version of the algorithm allows for an effective solution search for the problem of a collision scenario on sea.
PL
Artykuł przedstawia zastosowanie operatora krzyżowania uśredniającego do wyznaczania ścieżki przejścia przy użyciu algorytmu ewolucyjnego w zastosowaniu do unikania kolizji na morzu. Krzyżowanie uśredniające zapewnia rozszerzenie zbioru rozwiązań możliwych do uzyskania w porównaniu z wariantem krzyżowania wymieniającego. Przeprowadzone badania wykazały, że zastosowany wariant krzyżowania pozwala na uniezależnienie wyników symulacji od postaci populacji początkowej oraz szybsze przejście algorytmu z fazy eksploracji do eksploatacji obszaru przyciągania optimum. Nowa wersja algorytmu pozwala na skuteczne poszukiwanie rozwiązań w sytuacji kolizyjnej na morzu.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.