求解多目标公差优化分配问题的HVG-ABC算法

发布时间：2021-11-04 21:37

　　针对公差优化分配问题的特点,提出了一种为求解多目标公差优化分配问题的基于杂交变异操作的全局人工蜂群（Hybridization Variation Global-Artificial Bee Colony,HVG-ABC）算法。以加工成本和质量损失成本为优化指标,以装配精度和加工能力为约束条件,建立了基于加权平均法的多目标优化模型。针对传统人工蜂群算法精于探索、疏于开发的特性,采用杂交变异和最优解引导的方法,不仅很好的平衡了算法探索和开发的能力,并且在一定程度上提高了算法的全局寻优能力。以拉舍尔型高速经编机中的编花部件为例,验证了该方法的有效性。 

【文章来源】：机械设计与制造. 2019,(12)北大核心

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 引言
2 公差优化分配的数学模型
    2.1 适应度函数的构建
        2.1.1 加工成本函数
        2.1.2 质量损失成本函数
        2.1.3 适应度函数的构建
    2.2 约束条件
3 基于HVG-ABC算法的多目标公差优化分配模型求解
    3.1 人工蜂群算法
    3.2 人工蜂群算法的改进
    3.3 算法的实现步骤
4 实例分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于非对称质量损失函数的分段参数设计[J]. 卓德保,胥京波,张浙.  系统管理学报. 2016(06)
[2]一种并行变异自适应遗传算法及其性能分析[J]. 苗振华,孙旭东,邵诚.  信息与控制. 2016(02)
[3]改进ABC-SVM的参数优化及应用[J]. 陈健飞,蒋刚,杨剑锋.  机械设计与制造. 2016(01)
[4]基于加权偏离度统计方法的预测控制性能评估算法[J]. 赵超,张登峰,许巧玲,李学来.  化工学报. 2012(12)
[5]多工序尺寸及公差优化[J]. 付颖斌,江平宇,刘道玉.  计算机集成制造系统. 2009(01)

硕士论文
[1]Bloch球面改进量子蜂群算法及在图像阈值分割中的应用[D]. 孙宝翔.东北石油大学 2016
[2]基于人工蜂群优化机理的船舶电力系统故障诊断[D]. 尹川.集美大学 2016
[3]基于装夹变形的车身公差分配优化研究[D]. 范满珍.山东理工大学 2016



本文编号：3476457