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Improving productivity using a multi-objective optimization of robotic trajectory planning

机译：使用机器人轨迹规划的多目标优化来提高生产率

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This study presents a methodology to tackle robot tasks in a cost-efficient way. It poses a multi-objective optimization problem for trajectory planning of robotic arms that an efficient algorithm will solve. The method finds the minimum time to perform robot tasks while considering the physical constraints of the real working problem and the economic issues participating in the process. This process also considers robotic system dynamics and the presence of obstacles to avoid collisions. It generates an entire set of equally optimal solutions for each process, the Pareto-optimal frontiers. They provide information about the trade-offs between the different decision variables of the multi-objective optimization problem. This procedure can help managers in decision-making processes regarding performing tasks, items to be manufactured or robotic services performed to meet with the current demand, and also, to define an efficient scheduling. It improves productivity and allows firms to stay competitive in rapid changing markets. (C) 2015 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：这项研究提出了一种以经济高效的方式解决机器人任务的方法。它为机器人手臂的轨迹规划提出了一个多目标优化问题，该问题将由高效算法解决。该方法在考虑实际工作问题的物理约束以及参与该过程的经济问题的同时，找到执行机器人任务的最短时间。该过程还考虑了机器人系统动力学以及是否存在障碍物，以避免碰撞。它为每个过程（帕累托最优边界）生成一整套同等最佳的解决方案。它们提供有关多目标优化问题的不同决策变量之间权衡的信息。此过程可以帮助管理人员进行有关执行任务，要制造的物品或执行满足当前需求的机器人服务的决策过程，还可以定义有效的计划。它提高了生产率，并使公司在瞬息万变的市场中保持竞争力。 （C）2015 Elsevier Inc.保留所有权利。

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