如何使用遗传算法优化双足机器人的轨迹

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我试图优化双足机器人的trjaectory通过最小化能量消耗。我想找到合适的hip-height摆动腿可以和最大高度。我的适应度函数是能源消耗加上一些惩罚约束voilation。
在matlab的例子中,需要优化的变量直接适应度函数。但在我的情况下我想优化的变量不出现在适应度函数但他们影响到适应度函数。能源消费是通过求解动力学方程计算由臀部高度和高度所采取的摆动腿。
在这种情况下我该如何应用遗传算法在适应度函数变量直接不来了但他们着重。
喜欢,,我想找到最优x1和x2最小化f = z1 + z2, z1和z2也与x1和x2但非常compicated的方式。
谢谢你!

答案(1)

沃尔特·罗伯森
沃尔特·罗伯森 2021年8月9日
函数能源成本= (x)
x1 = x (1);x2 = x (2);
成本= z1 (x1, x2) + z2 (x1, x2);
结束
ga()不在乎多么复杂z1和z2。例如,它并不在意
函数z1cost = z1(臀部摇摆)
tspan = linspace(0, 20日,3);%不是向量长度为2的!
边界= [0 0];
[t、y] =数值(@ (t, y) z1ode (t、y、臀部、摇摆),tspan,边界);
z1cost = y(结束,1);
结束
不介意有一个直接涉及输入的公式:它只在乎有一个确定性计算它们的输入和有一个标量输出。

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