机械臂轨迹规划中遗传算法与353多项式结合的MATLAB实现 - MATLAB
内容概要：文章介绍了在机械臂运动轨迹规划中，如何结合遗传算法与353多项式实现冲击最优轨迹的优化方法，并通过自编MATLAB程序详细展示了算法实现过程。重点包括遗传算法的参数设置、种群初始化、适应度评估、选择、交叉与突变操作，以及最终最优轨迹系数的输出。
适合人群：具备一定MATLAB编程基础，对机器人控制、轨迹规划和智能优化算法感兴趣的初、中级研发人员或高校学生。
使用场景及目标：应用于机械臂运动控制中的轨迹优化，目标是通过遗传算法搜索353多项式最优系数，降低运动冲击，提升运行平稳性与精度，适用于工业自动化、机器人路径规划等场景。
阅读建议：建议结合MATLAB代码实践，理解遗传算法在实际工程问题中的建模方式，并尝试替换不同机械臂模型以拓展应用范围。
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