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1. 基于反向学习的自适应差分进化算法

李龙澍, 翁晴晴

计算机应用 2018, 38 (2): 399-404. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071888

摘要（506）

PDF （871KB）（524）

为解决差分进化（DE）算法过早收敛与搜索能力低的问题，讨论对控制参数的动态调整，提出一种基于反向学习的自适应差分进化算法。该算法通过反向精英学习机制来增强种群的局部搜索能力，获取精确度更高的最优个体；同时，采用高斯分布随机性提高单个个体的开发能力，通过扩充种群的多样性，避免算法过早收敛，整体上平衡全局搜索与局部寻优的能力。采用CEC 2014中的6个测试函数进行仿真实验，并与其他差分进化算法进行对比，实验结果表明所提算法在收敛速度、收敛精度及可靠性上表现更优。

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2. 实时解析法在NAO模型运动学求逆解中的应用

王凡李龙澍

计算机应用 2011, 31 (10): 2825-2827. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02825

摘要（1211）

PDF （557KB）（555）

为了提高RoboCup3D仿真平台中球员在运动过程中的精确性和稳定性,提出一种针对仿人机器人NAO模型的运动学实时求逆解方法。首先,分析了NAO模型的下肢拓扑结构,并且建立了其前向运动学模型;然后,通过实时的逆运动学解析法推导出机器人下肢关节各个关节角的求解方程;最后,通过编码实现该算法。实验结果验证了该方法的求解数值稳定性和在线实施的可行性,提升了RoboCup3D仿真球队的整体竞技水平。