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基于改进多目标PSO算法的机械臂轨迹优化多目标PSO算法的机械臂轨迹优化获取方法，其2SA：构建目标机械臂的每个关节关于角度和时间SB4、采用单个最佳的评估和选择方法对粒子群Pi+1的评估和选择方法对粒子群Pi+1的每个关节的进行评估和选择，获得初始的全局帕累托解2.根据权利要求1所述的基于改进多目标PSO3.根据权利要求1所述的基于改进多目标PS3采用循环拥挤排序算法根据拥塞距离从非支配解中过滤获得保留解作为个体帕累托1223为目标函数所获得的解为本次评估所获得的非支配解；采用循环拥挤排序算法根据拥塞距离从非支配解中过滤获得保留解作为全局帕累托4.根据权利要求3所述的基于改进多目标PSO算法的机械5.根据权利要求3所述的基于改进多目标PS6.根据权利要求3或4或5所述的基于改进多目标PSO算法的机械臂轨迹优化获取方法，帕累托解集中每个粒子的动态适应度为记为F，4i或归一化的7.根据权利要求2所述的基于改进多目标PS每个关节的路径点轨迹中的路径点的参数包括：位置和姿态ggg,k5[0001]本发明涉及机械臂轨迹获取技术领域，具体涉及基于改进多目标PSO算法的机械[0005]本发明的目的在于提供基于改进多目标PSO算法的机械臂轨迹优化获取方法。采[0019]SB2、采用单个最佳的评估和选择方法对初始粒子群Pi的每个关节进行评估和选6最优的评估和选择方法对粒子群Pi+1的每个关节的进行评估和选择，获得初始的全局帕累[0033]采用循环拥挤排序算法根据拥塞距离从非支配解中过滤获得保留解作为个体帕f23的目标函数为：7[0042]采用循环拥挤排序算法根据拥塞距离从非支配解中过滤获得保留解作为全局帕2。8[0059]为了提高机械臂的操作效率和机械性能，提出了一种改进的多目标粒子群优化的非支配排序遗传算法II(NSGA_II)对粒子进行排序，实现根据拥塞距离从非支配解中过进的多目标是最大的创新，特别是在单个最优粒子和全局最优粒子的评估中。以f(i,j)，[0063]为使本领域技术人员更好地理解本发明/发明的技术方案，下面结合附图和具体度越度)和关节扭矩在内的多目标函数。首次采用两组动态评价方法来选择个体最优和全的多目标PSO中首次采用了改进的非支配排序9g[0082]NURBS曲线是由控制点q控制的节点向量u的函数C(u)。是NURBS曲线的非均匀有ggg0[0092]SB2、采用单个最佳的评估和选择方法对初始粒子群Pi的每个关节进行评估和选最优的评估和选择方法对粒子群Pi+1的每个关节的进行评估和选择，获得初始的全局帕累[0097]与标准的多目标粒子群优化算法相比，本实施例改进的多目标PSO算法主要做了[0109]采用循环拥挤排序算法根据拥塞距离从非支配解中过滤获得保留解作为个体帕f23的目标函数为：[0118]采用循环拥挤排序算法根据拥塞距离从非支配解中过滤获得保留解作为全局帕[0120]非支配解经排序得到第一次排序结果，再对第一次排序[0133]可以

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