基于量子进化算法的多轮廓路径优化

发布时间：2018-05-30 04:09

本文选题：多轮廓加工 + 快进路径　；参考：《计算机集成制造系统》2017年10期

【摘要】：针对多轮廓样片加工快进路径优化问题,提出一种改进的量子进化算法。算法设计了基于二维量子位概率幅矩阵模型的快进路径编码方法,实现了由该模型引导的全局搜索,能直接生成样片加工的顺序序列,解码效率高;利用多轮廓加工最优子结构的特征,设计了基于动态规划法的个体适应度评价方法;新的动态旋转角的量子更新策略增强了种群的全局搜索能力。通过标准算例仿真和算法对比实验结果,验证了所提算法的可行性和有效性。
[Abstract]:An improved quantum evolutionary algorithm (QEA) is proposed for fast forward path optimization of multi-contour sample processing. The algorithm designs a fast forward path coding method based on the two-dimensional qubit probability amplitude matrix model, and realizes the global search guided by the model, which can directly generate the sequence of sample processing, and the decoding efficiency is high. An individual fitness evaluation method based on dynamic programming is designed based on the characteristics of the optimal substructure of multi-contour machining, and a new quantum updating strategy of dynamic rotation angle is proposed to enhance the global searching ability of the population. The feasibility and effectiveness of the proposed algorithm are verified by the standard example simulation and the experimental results.
【作者单位】：浙江工业大学计算机科学与技术学院;温州大学物理与电子信息工程学院;浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61572438,61402409) 浙江省自然科学基金资助项目(LQ14F030005) 2017年度浙江省公益性技术应用研究计划资助项目(2017C31072)~~
【分类号】：TG48;TP18

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