基于Q-Learning遗传算法的柔性线缆装配参数优化方法、设备和介质

本发明提供了一种基于Q‑Learning遗传算法的柔性线缆装配参数优化方法、设备和介质，涉及线缆装配技术领域，该方法包括：基于弹性细杆静力学模型对活动线缆进行物理建模得到活动线缆模型；基于所述考虑分布力作用的Kirchhoff方程，确定活动线缆位姿和干扰力矩求解方法；基于Q‑Learning遗传算法对线缆装配参数进行优化。本发明通过采用基于Q‑Learning遗传算法的柔性线缆装配参数优化方法，显著提高了线缆组件设计的效率和质量。其中，通过Q‑Learning遗传算法动态调整遗传算法的关键参数，解决了传统遗传算法中参数静态设定和容易陷入局部最优的问题，增强了算法的全局搜索能力和收敛速度。