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【24h】

Multi-objective genetic algorithm for high-density robotic workcell

机译:高密度机器人工作单元的多目标遗传算法

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摘要

This paper presents a scheduling problem for a high-density robotic workcell using multi-objective genetic algorithm. Multi-robots motions are coordinated to perform with efficiency under various working conditions in the limited area while avoiding collisions between the robots. We make the best use of genetic algorithm by adding multi-object for scheduling of the multi robot system. We simulate motion of six robots with the optimized schedule and show effectiveness of the proposed multi-objective genetic algorithm.
机译:本文介绍了使用多目标遗传算法的高密度机器人工作组的调度问题。在有限区域的各种工作条件下协调多机器人动作,同时避免机器人之间的碰撞。我们通过添加多对象来充分利用遗传算法,以便调度多机器人系统。我们用优化的时间表模拟六个机器人的运动,并显示了所提出的多目标遗传算法的有效性。

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