基于混合GA-BP算法优化的神经网络在机器人地面控制中的应用  

Application of GA-BP Neural Network in Robot Control

作　　者：陈虹[1] 董航飞[1] 李宗宝[1] 梁文彬[1] 

机构地区：[1]扬州大学能动学院,江苏扬州225009

出　　处：《工业控制计算机》2008年第2期42-43,45,共3页Industrial Control Computer

基　　金：江苏省高校自然科学研究指导性计划项目(KK0410182)

摘　　要：在机器人地面控制中,针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成一种训练神经网络的混合GA-BP算法;通过算法比较和实例结果分析,表明该算法可以有效、可靠地运用于机器人地面控制,并可方便地应用于其它方面。A combining algorithm for neural network training is formed by combining BP algorithm and genetic algorithm on robot control,in order to overcome the shortcomings that BP algorithm is usually trapped to a local optimum and it has a low speed of convergence weights,according to the advantage of the globe optimal searching of genetic algorithm.This algorithm can effectively and reliably be used in the by comparing the two algorithms and analyzing the results of real examples.This algorism can also effectively be used in other fields.

关 键 词：神经网络 BP算法 遗传算法 PID 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP242[自动化与计算机技术—控制科学与工程]