Optimum design of 3R robot manipulador by using Improved Differential Evolution implemented in parallel computation

Ano: 2020 | Volume: 1 | Número: 2

Autores: S. F. P. Saramago, J. L. Doricio, M. A. L. Brandão

Palavras-chave: otimização, robótica, evolução diferencial, computação paralela, evolução diferencial melhorada.

Resumo Português:

Nas últimas décadas, o grande interesse em Algoritmos Evolutivos (AEs) tem impulsionado o seu desenvolvimento, levando a uma melhoria significativa em sua eficiência e aplicabilidade. Assim, os AEs tem sido aplicados para resolver problemas de otimização em diferentes áreas do conhecimento. Um método de otimização promissor, conhecido como Evolução Diferencial (ED), pertencente à classe dos AEs, atraiu a atenção dos pesquisadores. O algoritmo ED é simples, robusto e eficiente. No entanto, ao testar com problemas clássicos de otimização, percebemos que, às vezes, os resultados obtidos com o ED não são tão satisfatórios quanto o esperado ou que, em muitos casos, o algoritmo encerra a busca pela solução ideal prematuramente. Recentemente, com o avanço e maior disponibilidade da tecnologia de computadores, a comunidade científica vem pensando na implementação de algoritmos de otimização em paralelo, a fim de reduzir o tempo de processamento. O principal objetivo deste artigo é apresentar uma melhoria do método de otimização da Evolução Diferencial, propondo modificações ao algoritmo básico usando conjuntos embaralhados e tornando-o capaz de trabalhar com computação paralela. A metodologia proposta é aplicada ao projeto ótimo de um robô manipulador 3R ortogonal que leva em consideração as características de seu espaço de trabalho. Para esse fim, é formulado um problema de otimização multiobjetivo para obter os parâmetros geométricos ideais para o robô. O volume máximo do espaço de trabalho, a rigidez máxima do sistema e a destreza ótima são considerados as funções multiobjetivo. Os resultados mostram que o procedimento representa uma alternativa promissora para o tipo de problema apresentado acima.

Resumo Inglês:

In recent decades the great interest in Evolutionary Algorithms (EAs) has boosted their development leading to a significant improvement in their efficiency and applicability. Thus, EAs have been applied to solve optimization problems in different areas of knowledge. A promising optimization method known as Differential Evolution (DE), which belongs to the class of AEs, has attracted the attention of researchers. The DE algorithm is simple, robust and efficient. However, by testing with classical optimization problems noticed that sometimes the results obtained with DE are not as satisfactory as expected or that in many cases the algorithm ends the search for the optimal solution prematurely. Recently, with the advancement and greater availability of computer technology, the scientific community has been thinking about the implementation of optimization algorithms in parallel in order to reduce the processing time. The main objective of this paper is to present an improvement of the Differential Evolution optimization method, roposing modifications to the basic algorithm by using shuffled complex and making it able to work with parallel computing. The proposed methodology is applied to the optimal design of an orthogonal 3R robot manipulator that takes into account the characteristics of its workspace. For this purpose, a multi-objective optimization problem is formulated to obtain the optimal geometric parameters for the robot. The maximum workspace volume, the maximum system stiffness and the optimum dexterity are considered as the multi-objective functions. The results show that the procedure represents a promising alternative for the type of problem presented above.