12、机器人路径规划优化与电火花加工白层厚度研究

机器人路径规划优化与电火花加工白层厚度研究

1. 机器人路径规划优化

在机器人路径规划领域，寻找最短且可行的路径是一项复杂的任务，需要先进的优化工具。这里通过两个案例研究，对Jaya和Rao算法在机器人路径规划中的应用进行了验证和分析。

1.1 案例研究4：示例1

过去，研究人员曾使用细菌觅食优化（BFO）和入侵杂草优化（IWO）算法来解决此问题，他们使用的函数评估总数为6000次。为了公平比较Jaya和Rao算法，本研究也采用相同的函数评估次数。通过尝试不同的代数和种群大小组合，最终确定迭代次数为300，种群大小为20以获得最优结果。在这个示例中，工作空间中有6个障碍物。
- 规格参数 ：
- 起点：(0, 0)
- 目标点：(25, 25)
- 参数范围：0 ≤ x ≤ 25，0 ≤ y ≤ 25
- 路径坐标 ：Jaya和Rao算法计算出了27个点，具体坐标如下表所示：
| No. | X - Coordinate | Y - Coordinate | No. | X - Coordinate | Y - Coordinate |
| — | — | — | — | — | — |
| 1 | 0.00 | 0.00 | 15 | 14.33 | 13.47 |
| 2 | 1.07 | 1.05 | 16 | 15.66 | 14.15 |
| 3 | 2.12 | 2.12 | 17 | 17.10 | 14.57 |
| 4 | 3.18 | 3.18 | 18 | 18.42 |