PSO算法的焊接机器人常见的改进方法(上)
时间:2017-09-07
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PSO算法的焊接机器人常见的改进方法
1.5.2 PSO算法常见的改进方法
粒子群优化算法是一种高效并行的优化算法,且算法简洁易于实现,能有效解决多变量、非线性优化求解问题。因此在粒子群算法提出之后,得到了国际上许多学者的关注,并在理论和应用两个方面取得了不错的成果。但是和其他群智能算法一样,随着迭代次数的增加,粒子多样性缺失,容易导致局部收敛和早熟的现象。针对这种情况许多学者进行了研究,提出了许多改进方法。这些改善方
法主要集中在几个方面:基于惯性系数的改进法、种群的拓扑结构、与其他智能
算法结合。
基于惯性系数的改进法。Eberhart和Shi提出了线性递减的w,其表达式如式(3-10)所示。这自适应的惯性系数,使得在搜索前期w的值较大,而后期ω较小。由粒子速度跟新公式可知,前期ω值较大有利于粒子在全局的搜索和粒子的多样性,后期w值较小则粒子将倾向于局部空间的寻值,这符合整个粒子飞行过程中的规律。因此这种随迭代次数变化的线性递减惯性系数,有效的改善了PSO算法的搜索能力。
在优化过程中,是用适应度函数指来衡量粒子的优劣,其适应值得大小直接表明了当前解与真正解之间的差距。根据这一思路,文献在改善惯性系数时,引入了粒子适应度。在该方法中,以当前种群中粒子平均适应度为划分标准,对于质量较好的粒子(适应度小于平均值),尽可能在下一代粒子中保留其信息,在其局部进行搜索;而对与质量相对较差的粒子,则采用较大的惯性系数,“迫使”其在全局中飞行。关于这方面的研究还有很多,文献「3引从量子力学的角度出发,提出了一种自适应调整权重的量子粒子群优化算法(QPSO ),这种算法可根据粒子当前的迭代次数和运行情况来调整惯性系数,仿真结果表明粒子收敛的速度明显提升。焊机机器人
焊接机器人,基于PSO算法的焊接机器人视觉系统标定与初始焊位导引
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