26、机器人操作器性能优化：并行SA与GA的比较

机器人操作器性能优化：并行SA与GA的比较

1. 引言

在工程的各个领域，优化都是改进设计的有效途径，它能帮助节省材料、时间、精力和能源等。机械工程师在进行新设计时，需要分析和测试每个候选配置，通常会通过试错循环，根据给定标准改进初始设计。为了节省资源、降低成本和缩短时间，计算机模拟是测试机械特定配置的理想方式。而且，一个合适的计算机程序可以测试比人类设计师更多的候选配置，但必须以高效的方式进行。

优化算法在这个过程中起着关键作用。模拟退火算法（SA）是一种基于吉布斯概率分布的全局优化算法。它使用 metropolis 采样方法从吉布斯分布中生成随机配置，配置越好，被采样的概率就越大。然而，SA 的一个缺点是需要大量的目标函数评估，在本文中，一次评估就是对特定机器人配置的数值模拟。因此，需要在不同条件下进行大量模拟，才能判断一个配置是否优于另一个。为了减少找到全局最优机械近似值所需的时间，采用了并行计算。SA 会从大量随机生成的配置中选择最佳配置，并且这个随机过程会密集采样搜索空间中最有希望的区域。

另一种优化方法是遗传算法（GA），它模仿了查尔斯·达尔文所描述的生物进化过程，属于进化算法（EA）的一部分。GA 是一种直接、并行、随机的全局搜索和优化方法，它使用选择、交叉和变异等遗传操作来生成新个体，这些个体可以作为机器人操作器的配置。与自然界中物种的进化一样，GA 试图在世代更替中发展出新的、更优的解决方案。由于这种方法是启发式的，没有明确的行为模式，并且根据具体问题，找到解决问题的方案所需的世代数可能很多，因此并行开发的 GA 与顺序 GA 相比，可能会有更好的性能。

本文提出的方法可以作为一种设计工具，尽管它不能考虑可制造性、标准化等一些特性，但它旨在在