针对几种元启发式算法的应用性能对比研究
随着智能制造和精益生产的推进,元启发式算法(智能算法)已经在实际工业和生活中得到了广泛应用。然而,由于其自身结构所带来的不确定性,如何针对具体目标快速选择一个高效的特定算法,仍然需要进一步的研究与探讨。为此以具有代表性的NP-hard问题—TSP问题为例,针对典型的元启发式算法遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和蚁群算法进行了不同维度的实验与对比。并结合算法的不同求解思想,通过对其计算结果和计算过程的定量分析,给出了四种算法的特点与异同,以此来为相关算法的选择、应用以及改进提供基础与参考。
柔性制造系统时延Petri网模型排产优化研究
为解决现有柔性制造系统排产效率低的问题,提出一种基于时延Petri网模型的柔性制造系统排产优化方法。首先,根据柔性制造系统生产模式的特点,为其建立包含生产路径约束信息的时延Petri网模型。其次,设计遗传算法与模拟退火算法的混合算法,快速搜寻时延Petri网模型最优或次优变迁发生序列,从而得到系统加工优化路径。最后,通过算例仿真与分析,表明该算法具有较高的准确率,且有较强的跳出陷阱能力,证明了其在基于时延Petri网模型的柔性制造系统排产优化方面的有效性。
一种改进人工势场法的机械臂路径规划方法
针对人工势场法算法存在复杂障碍物环境中易陷入局部最小值无法运动的问题,本文提出了一种适用于静态环境中机械臂路径规划改进的人工势场法,通过在引力场中添加引力安全阈值,在斥力场中添加路径搜索当前点与目标点的欧式距离,引入自适应大步长的模拟退火算法对局部最小值进行逃逸。首先,修改势场函数模型;然后,当搜索路径陷入局部最小值时,采用自适应大步长的模拟退火算法往障碍物最少的空间逃逸;最后,在规划出来的路径上提出一种冗余节点删除策略与拐点消除算法,对规划出来的路径进行平滑处理。仿真和实验验证了本文提出的六自由度机械臂避障路径规划策略有效性。
采用改进粒子群算法的铣削参数优化研究
为了提高数控铣削加工的生产效率,降低生产成本,同时改善生产工件的加工质量,根据最优化思想,建立以铣削加工参数为优化变量,以铣削力、机床主轴转速和加工面粗糙度等为约束条件,以最短加工时间和最低生产成本为目标的优化函数。在标准粒子群算法的基础之上,引入惩罚函数,将多约束优化问题转变为无约束优化问题,改善了求解过程的复杂性;同时,针对粒子群算法容易陷入局部最优的问题,将其与模拟退火算法结合,增强粒子的全局搜索能力,改善粒子的局部收敛性。通过仿真实例验证了改进粒子群算法的有效性和优越性,改善了工件的加工时间与生产成本。
模拟退火改进的神经网络算法及其在振动分析中的应用
将传统的反向传播算法（BP算法）神经网络模型结合模拟退火算法及最佳保留原则，提出一种改进的神经网络模型，并将改进之后的网络模型应用于对颗粒碰撞阻尼的分析。训练仿真结果显示：改进后的算法与传统的BP算法、LM算法相比具有更高的可靠性，更快的收敛速度，仿真结果与实验结果更接近。用训练好的模拟退火神经网络模型对颗粒碰撞阻尼的激振频率、填充率和振幅有效值等参数进行了仿真，得到了系统在低频阶段颗粒粒度、填充率和振幅有效值之间的关系。
具有特殊衍射强度分布的二元位相光栅设计
介绍了几种可形成特定衍射强度分布的Dammann位相光栅。在迭代设计中采用了模拟退火算法。对相位元件的输出特性进行了描述，同时分析了误差产生的原因。最后讨论了在金属表面激光改性处理中该类元件作为光束变换器件的应用。
自适应遗传退火算法的圆形件下料问题求解
针对长度不限、宽度固定的卷材的直冲圆形件下料问题,采用自适应遗传模拟退火算法（adaptive genetic simulatecl annearling algorithm,AGSA）优化毛坯序列,并采用最佳位置（best location position,BLP）算法决定毛坯放置位置。在遗传算法的基础上,引入环形交叉策略和自适应交叉变异概率,有效地提高收敛速度。将模拟退火算法与遗传算法结合,通过退温机制更改接受概率,避免遗传算法陷入局部最优解导致早熟。实验结果表明：本文提出的算法计算时间合理,能有效提高收敛速度和材料利用率。
多目标模拟退火算法求解混装线平衡与排序
针对混流装配线平衡排序优化问题,提出了一种多目标模拟退火算法。考虑到工位负载影响装配线的生产效率、工人越过工位边界干扰生产等问题,建立了以最小工位绝对负载偏差与最小工位越界距离的优化目标。所提出的模拟退火算法在初始化中将启发式任务分配规则融入平衡问题,根据产品投产需求随机生成产品序列;引入了基于帕累托阶层和拥挤距离作为多目标适应度评价指标;对帕累托前沿解集进行重启操作,避免算法陷入局部最优;采用一种新的接受策略,提高了算法寻优能力。通过测试标准问题实验,对所提出的算法进行参数校验。将所提出的算法与快速非支配遗传算法进行对比,采用收敛性和多样性两个评价指标,验证所提出算法的优越性。
基于模拟退火算法的多孔式液压缓冲器阻尼孔优化
提出了基于模拟退火算法的阻尼孔组合优化方案,实现了多孔式液压缓冲器的优化设计。根据缓冲器缓冲过程中的受力状态和孔口流量特性,建立了多孔式缓冲器缓冲过程的动态数学模型;以阻尼孔直径、阻尼孔间距和阻尼孔数量为优化变量,基于缓冲器动态数学模型与模拟退火算法,建立了阻尼孔组合优化求解模型;根据该优化模型对阻尼孔的3个优化变量进行了组合优化,并将优化前后的数据输入到多孔式液压缓冲器的AMESim仿真模型中进行验证。仿真结果表明:同最初方案相比,组合优化后的液压缓冲器的内腔最高压力降低了12%,缓冲行程缩短了6.7%,缓冲过程更加平缓。
基于顺序优化的液压集成块孔道连通设计
在全面分析液压集成块内部孔道结构特征和设计规律的基础上．提出了一种基于顺序优化的液压集成块孔道连通优化设计方法，并给出了该问题的数学优化模型；通过对两端线网的连通顺序及其连通算法的研究给出了单线网孔道连通设计方法，研究了多条线网的连通优化策略，实现了液压集成块内部多线网孔道网络连通优化设计，为提高集成块设计水平和自动化程度提供了必要的技术支持．最后的实例验证了方法的可行性和有效性．