【无标题】

1 简介

2 部分代码

tic   %该函数表示计时开始  ​%------初始格式化--------------------------------------------------  clear all;  clc;  format long; ​c1=1.4962;             %学习因子1  c2=1.4962;             %学习因子2  ​MaxDT=100;             %最大迭代次数 ​D=10;                   %搜索空间维数（一个机械臂的关节变量的个数为10）  N=40;                  %群体个体数目  p=zeros(1,N);​​%定义目标点的空间位置p_f=[-3,10,710];  ​%机械臂各关节的初始角度d1=0;d2=0;d3=0;d4=0;d5=0;d6=0;d7=0;d8=0;d9=+0;d10=-0;d11=+0;x_last(1)=d2;x_last(2)=d3;x_last(3)=d4;x_last(4)=d5;x_last(5)=d6;x_last(6)=d7;x_last(7)=d8;x_last(8)=d9;x_last(9)=d10;x_last(10)=d11;%------初始化种群个体的位置和速度------------  k=0.01;  %求取粒子速度系数​%各关节的最大限位和最小限位x_min(1)=x_last(1)-0.2; x_max(1)=x_last(1)+0.2;x_min(2)=x_last(2)-0.2;x_max(2)=x_last(2)+0.2;x_min(3)=x_last(3)-0.2;x_max(3)=x_last(3)+0.2;x_min(4)=x_last(4)-0.2;x_max(4)=x_last(4)+0.2;x_min(5)=x_last(5)-0.2; x_max(5)=x_last(5)+0.2;x_min(6)=x_last(6)-0.2;x_max(6)=x_last(6)+0.2;x_min(7)=x_last(7)-0.2;x_max(7)=x_last(7)+0.2;x_min(8)=x_last(8)-0.2;x_max(8)=x_last(8)+0.2;x_min(9)=x_last(9)-0.2; x_max(9)=x_last(9)+0.2;x_min(10)=x_last(10)-0.2;x_max(10)=x_last(10)+0.2;​%各关节速度的上下限v_min(1)=x_min(1)*(k);v_max(1)=x_max(1)*k;v_min(2)=x_min(2)*(k);v_max(2)=x_max(2)*k;v_min(3)=x_min(3)*(k);v_max(3)=x_max(3)*k;v_min(4)=x_min(4)*(k);v_max(4)=x_max(4)*k;v_min(5)=x_min(5)*(k);v_max(5)=x_max(5)*k;v_min(6)=x_min(6)*(k);v_max(6)=x_max(6)*k;v_min(7)=x_min(7)*(k);v_max(7)=x_max(7)*k;v_min(8)=x_min(8)*(k);v_max(8)=x_max(8)*k;v_min(9)=x_min(9)*(k);v_max(9)=x_max(9)*k;v_min(10)=x_min(10)*(k);v_max(10)=x_max(10)*k;​for i=1:N    x(i,1)=rand(1)*(x_min(1)-x_max(1))+x_max(1);  %产生一个服从正态分布的随机数作为初始化位置    v(i,1)=rand(1)*(v_min(1)-v_max(1))+v_max(1);  %产生一个服从正态分布的随机数作为初始化速度    x(i,2)=rand(1)*(x_min(2)-x_max(2))+x_max(2);      v(i,2)=rand(1)*(v_min(2)-v_max(2))+v_max(2);         x(i,3)=rand(1)*(x_min(3)-x_max(3))+x_max(3);      v(i,3)=rand(1)*(v_min(3)-v_max(3))+v_max(3);     x(i,4)=rand(1)*(x_min(4)-x_max(4))+x_max(4);      v(i,4)=rand(1)*(v_min(4)-v_max(4))+v_max(4);    x(i,5)=rand(1)*(x_min(5)-x_max(5))+x_max(5);      v(i,5)=rand(1)*(v_min(5)-v_max(5))+v_max(5);         x(i,6)=rand(1)*(x_min(6)-x_max(6))+x_max(6);      v(i,6)=rand(1)*(v_min(6)-v_max(6))+v_max(6);     x(i,7)=rand(1)*(x_min(7)-x_max(7))+x_max(7);      v(i,7)=rand(1)*(v_min(7)-v_max(7))+v_max(7);    x(i,8)=rand(1)*(x_min(8)-x_max(8))+x_max(8);      v(i,8)=rand(1)*(v_min(8)-v_max(8))+v_max(8);         x(i,9)=rand(1)*(x_min(9)-x_max(9))+x_max(9);      v(i,9)=rand(1)*(v_min(9)-v_max(9))+v_max(9);     x(i,10)=rand(1)*(x_min(10)-x_max(10))+x_max(10);      v(i,10)=rand(1)*(v_min(10)-v_max(10))+v_max(10);end​​​

3 仿真结果

4 参考文献

[1]江鸿怀, 金晓怡, 邢亚飞,等. 基于粒子群优化算法的五自由度机械臂轨迹规划[J]. 机械设计与研究, 2020, 36(1):4.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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