为了减少机械臂的运行时间、能耗和冲击,提出了基于非支配排序高斯粒子群算法的机械臂轨迹多目标优化方法。以PUMA560机械臂为研究对象,根据需要设置了笛卡尔空间必经点,点与点之间使用5次多项式作为轨迹基元。以点与点之间的运行时间为优化参数,以运行时间、能耗、冲击最小为目标建立了多目标优化函数。将非支配排序融入到粒子群算法中,并对最优粒子施加高斯扰动得到其邻域,使用最优粒子邻域对粒子更新进行引导,有效提高了粒子群算法的多样性,从而提出了非支配排序高斯粒子群算法。使用此算法对多目标模型进行求解,经验证经过优化,运行时间比优化前减少了7.68%,总能耗减少了39.24%。脉动冲击减少了42.64%,充分说明了这里优化方法的有效性。

升沉补偿系统是海洋作业的重要保障装备,影响着海洋作业的稳定性和安全性。随着多样性任务需求的增加,结构多样、适用于不同量级的升沉补偿系统从工厂走向市场,补偿效率不再是评价升沉补偿系统好坏的唯一标准。在对升沉补偿系统工作原理分析的基础上,确定了优化的对象为补偿装置构型、液压泵数量和蓄能器数量,并获得了基本解集。在多目标优化阶段,以可靠性、成本和补偿效率为目标函数,通过非支配排序获得Pareto优化解集,最后通过层次分析法

针对柔性作业车间调度问题的特点,采用基于工序和基于机器分配的两部分编码方式,在交叉变异时对两部分基因串分别进行操作。与其它优化算法的结果进行对比分析,利用该算法求解经典柔性作业车间调度问题具有有效性。