機(jī)器人焊機(jī)維修發(fā)展趨勢(shì)為了適應(yīng)工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)向大型、復(fù)雜、動(dòng)態(tài)和開放方向發(fā)展的需要，發(fā)達(dá)都在加大力度，對(duì)機(jī)器人維修進(jìn)行深入研究。從發(fā)展趨勢(shì)看，智能化路徑規(guī)劃算法將是機(jī)器人焊機(jī)維修發(fā)展的主要方向。1.絡(luò)路徑規(guī)絡(luò)結(jié)構(gòu)來規(guī)劃路徑的一種方法，是一種智能的路徑規(guī)劃算法。

絡(luò)算法系統(tǒng)適應(yīng)性、魯棒性良好，它能夠處理時(shí)變、多因素、非線性等復(fù)雜焊機(jī)過程的控制問題。絡(luò)擁有非常好的自適應(yīng)、自學(xué)能力，還有容錯(cuò)性好、信息存儲(chǔ)量大，能夠?qū)崿F(xiàn)并行聯(lián)想搜索解空間和完成自適應(yīng)推理，系統(tǒng)的智能水、知識(shí)處理能力及性。

因此，絡(luò)來規(guī)劃路徑是一種非常的方法，在機(jī)器人維修焊機(jī)路徑規(guī)劃中扮演著重要的作用。2.遺傳算法路徑規(guī)劃遺傳算法是模擬自然界中生物進(jìn)化的一種方法。通過模擬生物進(jìn)化過程來搜索解的方法，遺傳算法過程是將代表問題可能存在的解集的一個(gè)種群開始的，然而一個(gè)種群由經(jīng)過編碼的一定數(shù)目的個(gè)體組成。

每個(gè)個(gè)體事實(shí)上是染色體帶有特征的實(shí)體。染色體作為遺傳物質(zhì)的主要載體，即多個(gè)的，其內(nèi)部是某種組合，它決定了個(gè)體的形狀的外部特征，如人的身高的特征是由染色體中控制這一特征的某種組合決定的。

由于仿照編碼的工作很復(fù)雜，我們一般進(jìn)行簡(jiǎn)化，如二進(jìn)制編碼，初代種群產(chǎn)生之后，依照優(yōu)勝劣汰和適者生存的法則，逐代進(jìn)化產(chǎn)生出越來越好的似解，在每一代根據(jù)問題域中個(gè)體的適應(yīng)性好壞選擇個(gè)體，并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子進(jìn)行組合交叉和變異，產(chǎn)生出新一代解集的種群。

因此，首先我們需要實(shí)現(xiàn)編碼工作即從型到型的映射。這個(gè)過程將種群像自然進(jìn)化一樣的后代比前代種群更加適應(yīng)于環(huán)境，后一代種群中的個(gè)體經(jīng)過處理，可以將問題看成解。3.蟻群算法路徑規(guī)劃蟻群算法路徑規(guī)劃的基本原則是基于能量、行走路徑短、運(yùn)行時(shí)間少原理建立理論基礎(chǔ)。

使用蟻群算法求解路徑問題時(shí)，我們將路徑問題翻譯成與信息素相關(guān)的規(guī)范形式，然后每個(gè)個(gè)體地根據(jù)局部的信息素來決策構(gòu)造解，后根據(jù)解的優(yōu)劣來代替周圍的信息素，這樣的過程反復(fù)的進(jìn)行直到找到解結(jié)束。