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Juniper PE-AS2種群初始化

初始種群是遺傳算法進行迭代優化的起點，其產生方式主要取決于編碼方式，本文采用隨機函數產生遺傳算法的初始種群。

4) 種群規模ps

Juniper PE-AS2在遺傳算法優化過程中，種群規模p_s的確定對算法實現有重要影響。種群規模p_s過小，則種群缺乏多樣性，將導致進化的過早收斂，種群規模過大，則會導致計算收斂變慢，影響遺傳算法的效率，此外種群規模對算法的選擇壓力和種群多樣性等其他因素都有影響。因此合理的種群規模對算法十分重要，本文通過反復實驗，zui終確定種群規模為p_s=20。

5) Juniper PE-AS2適應度函數

在自適應遺傳算法（AGA）中，適應度函數幾乎是評價種群個體優良的*標準，群個體的選擇復制、交叉、變異都與適應度函數密切相關。適應度函數通常有兩種設計方法：*種，原始適應度函數，也就是直接將目標函數作為個體的適應度函數；第二種，標準適應度函數，由于遺傳算法求解過程中，適應度函數通常要求非負，且適應度函數越大，則種群個體越優良，通常目標函數需要做一定變換才能獲得標準適應度函數。

本文中，Juniper PE-AS2仿人機器人控制系統主要控制仿人機器人關節力矩，通過力矩驅動仿人機器人關節運動，并保證仿人機器人實際輸出的關節位移與理論關節位移相符合。因此本文中將仿人機器人行走過程中實際關節軌跡與理論關節軌跡的zui大偏差作為控制的目標函數，目標函數越小，則控制精度越高，由于適應度函數要求適應度函數值越大，則個體越優良，因此，在這里需要對目標函數做一定的更改，將目標函數的zui小值與適應度函數的zui大值相對應，具體的辦法是通過一個較大的數減去目標函數，獲得適應度函數值，其函數關系關系式為：

6) Juniper PE-AS2遺傳算子的確定

遺傳算法的基本思想就是優勝劣汰，主要通過選擇、交叉、變異方法，隨進化代數的增加，zui終獲得*個體。在進化過程中，選擇算子、交叉和變異算子對算法性能產生很大的影響。

在遺傳算法的設計中，不同的選擇策略會導致不同的選擇壓力，選擇壓力過大，優秀個體復制較多，會導致算法收斂過快，zui終導致早熟現象，壓力過小，則種群多樣化明顯，會導致算法收斂過慢。常見的選擇策略有：輪盤賭式選擇、基于排名的選擇和錦標賽選擇。

本文中針對算法的適應度函數，采用適應度比例選擇策略，如式5-3所示。同時對此方法做一定的修改，通過精英保留策略，在算法的后期，直接保留*個體的基因，通過這種方法，可以有效避免在遺傳算法的后期丟失*個體的可能。

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