基于多目标离散布谷鸟搜索算法的产品服务系统方案配置优化

发布时间：2019-04-12 18:39

【摘要】：为辅助工程师进行产品服务系统方案设计,提出一种基于离散布谷鸟搜索算法与Pareto结合的配置优化方法。以成本、质量和时间为目标函数,采用动态惩罚函数方法将约束优化问题转化为多目标优化问题。基于Sobol序列初始化,采用十进制编码和非支配更新方法改进多目标离散布谷鸟搜索算法,以提高初始解的多样性与优化性能。将所提方法应用于某数控机床产品服务系统方案配置优化,通过结果分析及性能对比,验证了该方法解决高维度空间内产品服务系统方案配置优化的有效性与可行性。
[Abstract]:A configuration optimization method based on the combination of discrete cuckoo search algorithm and Pareto is proposed to assist engineers in the design of product service system scheme. Taking cost, quality and time as objective functions, the constrained optimization problem is transformed into a multi-objective optimization problem by using the dynamic penalty function method. Based on the initialization of Sobol sequences, the multi-objective discrete cuckoo search algorithm is improved by using decimal coding and non-dominated updating methods to improve the diversity and optimization performance of initial solutions. The proposed method is applied to the scheme configuration optimization of the product service system of a numerical control machine tool. Through the analysis of the results and the performance comparison, the effectiveness and feasibility of the proposed method in solving the scheme configuration optimization of the product service system in the high dimensional space are verified.
【作者单位】： 上海大学机电工程与自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51205242,51405281) 上海市科技创新行动计划重点资助项目(16111106402)~~
【分类号】：TP18

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本文编号：2457275