注释,注释: Объектом исследования является решение обратной задачи кинематики, как задачи оптимизации, в условиях движущейся цели. Предметом исследования является учет дрейфа целевой функции, как результат движения цели, в процессе оптимизации. Для решения обратной задачи кинематики многозвенного манипулятора, в условиях изменяющегося во времени положения цели, разработан эффективный алгоритм поисковой оптимизации. Его суть состоит в оценке скорости дрейфа, сформулированной целевой функции, на каждом шаге поиска и учете влияния дрейфа цели при выборе направления поиска. В работе рассмотрена модификация метода для переменной скорости дрейфа целевой функции. Оценки скорости дрейфа вычисляются рекуррентным методом наименьших квадратов на основе двух режимов: непрерывного движения поиска и поиска с повторными экспериментами в каждой вершине. Влияние дрейфа на значение целевой функции получается интегрированием оценок скорости дрейфа на интервале времени между измерениями. Автором был предложен метод учета дрейфа целевой функции в задаче оптимизации. Предложенный метод показал свою эффективность в задачах оптимизации с одним и несколькими экстремумами, на примере симплексного поиска и генетического алгоритма, работающих в условиях непостоянного дрейфа целевой функции. Экспериментальным путем определены границы эффективности применения метода.

Abstract: The object of the study is to solve the inverse problem of kinematics, as an optimization problem, under the conditions of a moving target. The subject of the study is the consideration of the drift of the objective function, as a result of the movement of the target, in the process of optimization. To solve the inverse problem of the kinematics of a multi-link manipulator, in the conditions of the time-varying position of the target, an effective algorithm for search optimization has been developed. Its essence consists in estimating the drift velocity, the formulated objective function, at each step of the search and taking into account the influence of the drift of the target when choosing the direction of the search. The modification of the method for the variable drift velocity of the objective function is considered. Estimates of the drift velocity are calculated by the recursive least squares method based on two modes: continuous search and search movement with repeated experiments at each vertex. The drift effect on the value of the objective function is obtained by integrating the drift velocity estimates on the time interval between the measurements. The author proposes a method for taking into account the drift of the objective function in the optimization problem. The proposed method showed its effectiveness in optimization problems with one and several extremums, using the example of simplex search and the genetic algorithm, operating under conditions of unstable drift of the objective function. The experimental limits of the effectiveness of the application of the method are determined experimentally.