针对常规方法无法有效求解冗余机械臂逆运动学解问题,提出改进灰狼算法的机械臂逆运动学求解方法,采用一般反向学习初始化与烟花算法爆炸机制相结合,使得算法具有较强的抗干扰与全局求解性,有效避免早熟、局部最优问题。采用10种经典测试函数对改进灰狼算法进行性能测试,测试结果证明改进灰狼具有收敛精度高、抗干扰能力强等特点。以凿岩机器人的七自由度机械臂逆运动学求解为例,采用MDH法建立运动学模型,运用改进灰狼算法求解并与粒子群、

针对纯电动汽车复合电源模糊控制策略靠人工经验的主观性与局限性问题,基于advisor软件建立超级电容与蓄电池复合电源纯电动汽车模型,利用新的爆炸式搜索算法—烟花算法,调用advisor软件对复合电源模糊控制策略隶属度函数及模糊规则进行闭环学习,并与遗传算法、交叉蜂群算法的学习效果进行比较。结果表明烟花算法学习的模糊控制策略与经验模糊控制策略相比,在FTP、NEDC、UDDS和CHINACITY工况下能耗仍能再降低5.47%、5.23%、4.25%和4.15%,且烟花算法与其他算法相比在复合电源纯电动汽车模糊控制学习中的求解精度更高。