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基于种群熵的GA-BP混合优化算法及其应用
GA-BP Optimal Algorithm Based on Population Entropy Estimating and its Application
【摘要】 文章通过引入种群熵的概念把遗传算法和神经网络的BP算法有机结合起来,提出了一种新的混合算法GA-BP混合优化算法,从而充分利用了遗传算法和神经网络的BP算法各自具有的优点,并把GA-BP混合优化算法应用到机器人坐标逆变换中去。实验表明,GA-BP混合优化算法能较好地实现机器手端坐标到关节角的变换。
【Abstract】 A new algorithm called GA-BP optimal algorithm is presented in this paper by combining the genetic algorithm and neural network according to the nation of population entropy,so that people can make good use of the respective virtues.This paper applies GA-BP optimal algorithm to solve the problem of coordinate inversion in Robot’s control.The experiment show s that GA-BP optimal algorithm can draw each joint rotative angle from the end-position.
【关键词】 遗传算法；
BP算法；
种群熵；
机器人坐标逆变换；
【Key words】 Genetic algorithm； BP algorithm； Population entropy estimating； Robot coordinate inversion；
【Key words】 Genetic algorithm； BP algorithm； Population entropy estimating； Robot coordinate inversion；
【基金】 湖南省自然科学基金资助(编号:00JJY2059)
- 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2003年07期
- 【分类号】TP183
- 【被引频次】2
- 【下载频次】102