2 (1 ) sin os 113 o s os 1 3 sin 13 3 sin
2.3 Phƣơng phỏp giảm Gradient tổng quỏt (GRG) và trỡnh solver
Khi quyết định chuyển bài toỏn động học robot sang khảo sỏt dƣới dạng tối ƣu, cần xỏc định một phƣơng phỏp và cụng cụ phự hợp để giải quyết mụ hỡnh này, vấn đề so sỏnh và lựa chọn phƣơng phỏp thớch hợp với dạng bài toỏn này đƣợc giải quyết ở [21, 30], cấu trỳc hợp lý của bài toỏn để cho ra độ chớnh xỏc vị trớ và định hƣớng cõn đối nhất cũng đó đƣợc giải quyết ở [30]. Theo [21] thỡ phƣơng phỏp đƣợc lựa chọn để giải quyết hàm mục tiờu dạng Banana thớch hợp nhất là Generalize Reduced Gradient (GRG), phƣơng phỏp này cũng thuộc nhúm sử dụng đạo hàm, cỏc hàm của bài toỏn phải thoả món điều kiện liờn tục, khả vi. Giải thuật hiện cú hai mụ hỡnh khỏc nhau, mụ hỡnh gốc GRG và mụ hỡnh cải tiến GRG2 dựa trờn cựng một nguyờn lý. Phƣơng phỏp GRG đƣợc ứng dụng là cụng cụ tối ƣu cho MS Excel dƣới dạng trỡnh solver đƣợc tớch hợp thờm, nú cho phộp khụng cần lập trỡnh mà khi thiết lập bài toỏn chỉ cần liờn kết cỏc địa chỉ cụ thể dƣới dạng cỏc nhón (label) và chọn trực tiếp cỏc điều kiện khỏc bằng chuột để thiết lập bài toỏn, đõy là thuận lợi lớn khi phải thực hành trong điều kiện sản xuất tại phõn xƣởng, nhất là khi việc chuẩn bị số liệu lập trỡnh diễn ra thƣờng xuyờn và liờn tục. Dƣới đõy là giới thiệu những nột cơ bản nhất về phƣơng phỏp khảo sỏt và cụng cụ đƣợc lựa chọn để giải quyết bài toỏn động học robot, phƣơng phỏp GRG và trỡnh tối ƣu solver.
Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 35