【摘 要】
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基于冗余机械臂在求逆解过程中无法获得封闭解的问题，针对性地提出了综合改进麻雀搜索算法（CISSA）。首先，在初始化过程中对算法中的种群进行混沌处理，增加种群的丰富度；其次，将自适应动态权重融入到探索者的位置更新公式以及种群中探索者与追随者的数量中，提高算法快速收敛的能力；同时，在迭代过程中引进柯西变异和Tent混沌扰动，提升算法的抗停滞能力；对于越界的个体处理后重新放入种群中，提升算法性能。CIS
【基金项目】
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国家自然科学基金（62105196）；
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基于冗余机械臂在求逆解过程中无法获得封闭解的问题，针对性地提出了综合改进麻雀搜索算法（CISSA）。首先，在初始化过程中对算法中的种群进行混沌处理，增加种群的丰富度；其次，将自适应动态权重融入到探索者的位置更新公式以及种群中探索者与追随者的数量中，提高算法快速收敛的能力；同时，在迭代过程中引进柯西变异和Tent混沌扰动，提升算法的抗停滞能力；对于越界的个体处理后重新放入种群中，提升算法性能。CISSA在多项指标上明显优于PSO、WOA和GWO等传统群智能算法；将CISSA应用到冗余机械臂逆运动求解，在算法精度上较SSA提高了2～3个数量级，在算法稳定性上较SSA提高了3～4个数量级，说明了CISSA在实际应用的过程中，有收敛快、精度高、稳定性好的特点。
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