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基于强化学习与遗传算法的机器人并行拆解序列规划方法
被引量：
2
1
作者
汪开普
马晓艺
+2 位作者
卢超
殷旅江
李新宇
《国防科技大学学报》
北大核心
2025年第2期24-34,共11页
在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的...
在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的编解码策略,以提高初始解的质量;采用Q学习来选择算法迭代过程中的最佳交叉策略和变异策略,以增强算法的自适应能力。在一个34项任务的发动机拆解案例中,通过与四种经典多目标算法对比,验证了所提算法的优越性;分析所得拆解方案,结果表明机器人并行拆解模式可以有效缩短完工时间,并降低拆解能耗。
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关键词
拆解
序列规划
机器人并行拆解
混合整数线性规划模型
遗传算法
强化学习
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职称材料
题名
基于强化学习与遗传算法的机器人并行拆解序列规划方法
被引量：
2
1
作者
汪开普
马晓艺
卢超
殷旅江
李新宇
机构
武汉理工大学机电工程学院
中国地质大学(武汉)计算机学院
湖北汽车工业学院经济管理学院
华中科技大学机械科学与工程学院
出处
《国防科技大学学报》
北大核心
2025年第2期24-34,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(52305552)
湖北省自然科学基金资助项目(2023AFB138)
+2 种基金
武汉市知识创新专项曙光计划资助项目(2023020201020322)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(WUT233104001)
武汉理工大学自主创新研究基金资助项目(104972024KFYjc0040)。
文摘
在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的编解码策略,以提高初始解的质量;采用Q学习来选择算法迭代过程中的最佳交叉策略和变异策略,以增强算法的自适应能力。在一个34项任务的发动机拆解案例中,通过与四种经典多目标算法对比,验证了所提算法的优越性;分析所得拆解方案,结果表明机器人并行拆解模式可以有效缩短完工时间,并降低拆解能耗。
关键词
拆解
序列规划
机器人并行拆解
混合整数线性规划模型
遗传算法
强化学习
Keywords
disassembly sequence planning
robotic parallel disassembly
mixed integer linear programming model
genetic algorithm
reinforcement learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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出处
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被引量
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1
基于强化学习与遗传算法的机器人并行拆解序列规划方法
汪开普
马晓艺
卢超
殷旅江
李新宇
《国防科技大学学报》
北大核心
2025
2
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