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自适应多种群遗传算法的换热管清洗路径优化
作者单位:;1.广西大学机械工程学院
摘    要:为提高清洗效率,对糖业蒸发罐换热管清洗机器人定位移动时间进行研究。在分析影响总定位移动时间因素的基础上,以总合成位移为优化目标,以机器人轴运动分辨率为约束条件,建立了以机器人在各换热处构型和换热管清洗顺序为决策变量的清洗路径优化模型。为克服遗传算法早熟收敛,提出一种自适应多种群遗传算法对清洗路径进行优化。针对84根换热管进行仿真实验,结果表明自适应多种群遗传算法优化后总合成位移比标准遗传算法和固定交叉和变异概率的多种群遗传算法所得总合成位移分别减少39.77%和20%,与固定交叉和变异概率的多种群遗传算法相比,进化代数也从1221减少到1142。由此可见,自适应多种群遗传算法在全局搜索能力和收敛速度两方面都取得较好优化效果,优化所得清洗路径为清洗机器人的运动控制提供依据。

关 键 词:换热管  清洗机器人  自适应多种群遗传算法  组合优化

Optimization of Cleaning Path for Heat Exchange Tube Based on an Adaptive Multiple-Population Genetic Algorithms
Abstract:
Keywords:
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