【摘 要】
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目前研究的电力巡检机器人作业调度优化方法的适应度无法满足收敛原则，导致调度优化过程耗费时间过长。为此，基于遗传算法研究了一种新的电力巡检机器人作业调度优化方法。通过分析尺度特征，确定电力巡检机器人运行图像，计算偏移角度。引入遗传算法，利用编码/解码，设计适应度函数、选择、交叉和变异，选择操作的目标是能够在群体中选出优等个体，并逐渐增加群体中的优等个体；在进行迭代时，根据个体的适应程度来选择确定结果
【机 构】
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浙江大唐国际绍兴江滨热电有限责任公司
【基金项目】
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浙江省自然科学基金项目（202098740024）～～；
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目前研究的电力巡检机器人作业调度优化方法的适应度无法满足收敛原则，导致调度优化过程耗费时间过长。为此，基于遗传算法研究了一种新的电力巡检机器人作业调度优化方法。通过分析尺度特征，确定电力巡检机器人运行图像，计算偏移角度。引入遗传算法，利用编码/解码，设计适应度函数、选择、交叉和变异，选择操作的目标是能够在群体中选出优等个体，并逐渐增加群体中的优等个体；在进行迭代时，根据个体的适应程度来选择确定结果为选中还是淘汰，并根据选择结果实现电力巡检机器人作业调度优化。实验结果表明，该文所提方法在不同函数下得到的适应度结果都能够很好地满足收敛原则，且收敛速度和收敛精度都高于传统方法，能够有效缩短作业调度过程所耗费的时间。
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