基于混合离散教与学优化算法的焊接路径规划方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于混合教与学算法的焊接路径规划方法，以提高机器人的焊接效率。所述方法首先对教与学算法进行改进，采用遗传算法离散化的方法将传统的教与学算法离散化，然后将原有的两个阶段的教学过程扩展优化为教师培训、教师教学、学生学习、学生自学、教师反向学习五个阶段。其次，将离散后的教与学优化算法和多种智能优化算法混合，结合教与学优化算法算子的集中性、模拟退火算法算子的多样性，从而增强了混合教与学算法的解的多样性，有效平衡了算法的局部搜索和全局搜索能力，提高了算法收敛速率，使得算法更快搜索到最佳路径。

Welding path planning method and system based on hybrid discrete teaching and learning optimization algorithm

【技术实现步骤摘要】
基于混合离散教与学优化算法的焊接路径规划方法和系统
本专利技术属于焊机机器人控制
，更具体地，尤其是一种基于混合离散教与学优化算法的焊接路径规划方法和系统。
技术介绍
焊接机器人被广泛应用于自动化制造领域中，而合理的焊接路径规划有助于焊接效率的大幅度提升。因此，焊接机器人的焊接路径规划成为制造领域一类重要的优化问题，寻求高效的求解该问题的方法具有很高的应用价值。现有的针对焊接机器人的焊接路径规划方法，主要是基于粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,简称PSO)的焊接路径规划方法和基于遗传算法(即GeneticAlgorithm)的焊接路径规划方法。其中前者是采用神经网络训练碰撞罚函数，得到无碰撞路径，然后采用粒子群优化算法解决路径的最优问题，而后者是根据已有的高程数据得到三维地形，在此基础上用遗传算法规划路径，且设计了目标函数和插入算子。然而，上述现有的焊接路径规划方法存在一些不可忽略的缺陷：第一，由于它们在迭代过程中种群多样性降低，导致算法容易“早熟”，并陷入局部最优；第二，由于它们的搜索能力不本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于混合离散教与学优化算法的焊接路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)获取多个焊点p1，p2，...，pN及其坐标，先后对获得的所有焊点进行M次随机化处理，以得到M个不同的焊点序列，并设置计数器i＝1，其中N表示获取的焊点总数；/n(2)判断计数器i是否大于迭代总数，如果是则转入步骤(16)，否则转入步骤(3)；/n(3)判断前一次迭代过程中获得的退火温度

【技术特征摘要】
1.一种基于混合离散教与学优化算法的焊接路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取多个焊点p1，p2，...，pN及其坐标，先后对获得的所有焊点进行M次随机化处理，以得到M个不同的焊点序列，并设置计数器i＝1，其中N表示获取的焊点总数；
(2)判断计数器i是否大于迭代总数，如果是则转入步骤(16)，否则转入步骤(3)；
(3)判断前一次迭代过程中获得的退火温度是否小于当前的退火温度如果是则将当前的退火温度更新为然后转入步骤(4)，否则将当前的退火温度更新为然后转入步骤(4)；
(4)从当前的M个焊点序列中选择焊接路径长度最短的一个焊接序列作为教师序列Route_t，剩余的所有焊接序列都是作为学生序列Route_s，从教师序列Route_t中随机选择两个焊点并交换其在该教师序列中的位置，以获得更新后的教师序列Route_t′，并判断教师序列Route_t对应的焊接路径长度是否大于更新后的教师序列Route_t′对应的焊接路径长度，如果是则将更新后的教师序列Route_t′赋值为教师序列Route_t，然后进入步骤(5)，否则直接进入步骤(5)；
(5)从教师序列Route_t中随机获取一个焊点，将该焊点插入该教师序列Route_t中随机选取、且不同于该焊点原来位置的一个位置，以获得另一个更新后的教师序列Route_t″，并判断教师序列Route_t对应的焊接路径长度是否大于更新后的教师序列Route_t″对应的焊接路径长度，如果是则将更新后的教师序列Route_t″赋值为教师序列Routet，然后进入步骤(6)，否则直接进入步骤(6)；
(6)对于每一个学生序列Route_s而言，从该学生序列Route_s中随机选择两个序号n1和n2，根据序号n1和n2对教师序列Route_t进行处理，以得到教师序列Route_t；
(7)判断学生序列Route_s与步骤(6)得到的新的学生序列Route_s′之间的差值ΔC是否大于0，如果是则将新的学生序列Route_s′赋值为学生序列Route_s，并进入步骤(9)，否则进入步骤(8)。
(8)产生随机数r∈[0，1]，并判断是否有成立，如果是则将新的学生序列Route_s′赋值为学生序列Route_s，并进入步骤(9)，否则直接进入步骤(9)。
(9)对于每一个学生序列Route_s而言，从该学生序列Route_s中随机选择两个序号m1和m2，从当前的M个焊点序列中随机选择一个不同于学生序列Route_s以及教师序列Route_t的序列Route_rs，根据m1和m2对序列Route_rs进行处理，以得到新的学生序列Route_s″；
(10)判断学生序列Route_s与步骤(9)得到的新的学生序列Route_s″之间的差值ΔC′是否大于0，如果是则将新的学生序列Route_s″赋值为学生序列Route_s，并进入步骤(12)，否则进入步骤(11)；
(11)产生随机数r′∈[0，1]，并判断是否有成立，如果是则将新的学生序列Route_s″赋值为学生序列Route_s，并进入步骤(12)，否则直接进入步骤(12)；
(12)对于每一个学生序列Route_s而言，从该学生序列Route_s中随机获取两个序号，并利用2-opt算子对这两个序号之间的所有焊点进行处理，从而得到新的学生序列Route_s″′，
(13)判断学生序列Route_s与步骤(12)得到的新的学生序列Route_s″′之间的差值ΔC″是否大于0，如果是则将新的学生序列Route_s″′赋值为学生序列Route_s，并进入步骤(15)，否则进入步骤(14)；
(14)产生随机数r″∈[0，1]，并判断是否有成立，如果是则将新的学生序列Route_s″′赋值为学生序列Route_s，并进入步骤(15)，否则直接进入步骤(15)；
(15)从所有学生序列中选择一个对应的焊接路径最长的学生序列Route_bs，从教师序列Route_t中随机选择两个序号q1和q2，根据序号q1和q2对教师序列Route_t进行处理，以得到新的教师序列Route_t′，并判断新的教师序列Route_t′对应的焊接路径长度是否小于教师序列Route_t对应的焊接路径长度，如果是，则将新的教师序列Route_t′赋值为教师序列Route_t，然后设置计数器i＝i+1，并返回步骤(2)，否则设置计数器i＝i+1，并返回步骤(2)；
(16)根据得到的教师序列Route_t中的所有焊点确定焊接顺序。


2.根据权利要求1所述的基于混合离散教与学优化算法的焊接路径规划方法，其特征在于，
当前退火温度是当前N个焊点序列对应的M条焊接路径中最长路径与最短路径的差。
退火温度的初始值等于步骤(1)中得到的M个不同的焊点序列所对应的M条焊接路径中最长路径与最短路径的差。


3.根据权利要求1或2所述的基于混合离散教与学优化算法的焊接路径规划方法，其特征在于，步骤(6)中根据序号n1和n2对教师序列Route_t进行处理，以得到教师序列Route_t这一过程具体为，保留序号n1和n2之间的序列Route_st，从教师序列Route_t中删除序列Route_st中的所有焊点，以得到教师序列Route_tt，从教师序列Route_tt中顺序取出与教师序列Route_t中位于序列Route_st前面的焊点数量相同的焊点，并将取出的焊点替换教师序列Route_t中位于序列Route_st前面的焊点，再将教师序列Route_tt中剩余的焊点全部替换教师序列Route_t中位于序列Route_st后面的焊点，从而得到新的学生序列Route_s′。


4.根据权利要求1至3中任意一项所述的基于混合离散教与学优化算法的焊接路径规划方法，其特征在于，步骤(9)中根据m1和m2对序列Route_rs进行处理，以得到新的学生序列Route_s″这一过程具体为，保留序号m1和m2之间的序列R...

【专利技术属性】
技术研发人员：何湘竹，高怡杰，石英，李成华，
申请(专利权)人：中南民族大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42