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摘要
目前，机械臂在工业生产中得到了日益普遍的使用，但是其运动轨迹的规划仍未得到较好的解决。该文重点研究了一种以径向基功能和量子蚂蚁为基础的机器人手臂的轨迹优化方法，它引入了径向基功能神经网络，并将蚁群算法与径向基功能网络相融合，利用蚂蚁算法对网络的权重和门限进行了训练，从而使蚂蚁神经网络既具备神经网络的宽泛的映射功能，又具备蚂蚁算法的快速、全局收敛以及启发式的优点，从而在一定意义上克服了仅利用神经网络的缺点。该文将该方法应用到机器人的运动轨迹优化中，取得了较好成果。该方法不仅具备大规模的神经网络映射，还具备蚂蚁优化和分布式计算的优点。
