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利用一种并列连接的神经网络结构对移动机器人路径进行规划,并把神经网络与模拟退火算法相结合,解决了局部极值问题,最终收敛到全局最优解。计算机仿真研究表明:模拟退火算法具有计算简单,初值鲁棒性强以及通用易实现等优点。 相似文献
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讨论了一种四自由度机器人运动学模型的建立问题,在此基础上给出了该机器人运动学正解和运动学逆解的简化求解方法,简化了求解过程,大大减少了计算量。实验表明:这种简化求解方法是可行的并且是有效的。 相似文献
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王仲民 《天津工程师范学院学报》2007,17(3):19-21
通过对梯度法与模拟退火算法优缺点的分析,提出了一种梯度退火新型混合全局优化算法。该算法利用梯度法的快速寻优特性得到某一局部极值,然后采用模拟退火算法的全局搜索寻优能力跳出该局部极值,经过反复混合迭代最终获得全局最优解。仿真实验表明,该新型混合优化算法显著提高了求解全局优化问题的计算效率。 相似文献