改進(jìn)人工蜂群算法及其在切削參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用研究.pdf

1、群體智能是指昆蟲(chóng)或動(dòng)物等群居性生物群體之間通過(guò)個(gè)體之間的相互協(xié)作而表現(xiàn)出的宏觀智能行為特征,其中,人工蜂群算法就是受蜜蜂群體在采蜜時(shí)所表現(xiàn)出的群體智能行為的啟發(fā)而提出的,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于解決許多工程問(wèn)題。切削參數(shù)優(yōu)化的研究已有很長(zhǎng)一段時(shí)間的歷史,近年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,群體智能優(yōu)化算法已成為研究切削參數(shù)優(yōu)化的重要工具,本文嘗試改進(jìn)人工蜂群算法解決切削參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題。
　　首先,通過(guò)對(duì)蜂群采蜜模型的分析以及基本人工蜂群算法思路

2、和機(jī)理的介紹,在基本人工蜂群算法詳細(xì)流程圖的基礎(chǔ)上,編寫(xiě)程序測(cè)試基本人工蜂群算法在求解高維度連續(xù)函數(shù)問(wèn)題上的效果。通過(guò)測(cè)試,分析基本人工蜂群算法在搜索策略中存在的不足,并通過(guò)引入局部搜索策略提出一種改進(jìn)人工蜂群算法。最后,再次通過(guò)算法測(cè)試,驗(yàn)證提出算法求解高維度連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題的有效性。
　　然后,針對(duì)切削參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中企業(yè)所追求的低成本目標(biāo),確立以單元生產(chǎn)成本為目標(biāo)的單目標(biāo)切削參數(shù)優(yōu)化模型,并采用前面提出的改進(jìn)

3、人工蜂群算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化測(cè)試,通過(guò)測(cè)試結(jié)果的比較,驗(yàn)證了基于局部搜索策略的改進(jìn)人工蜂群算法在解決切削參數(shù)優(yōu)化模型上的可行性和優(yōu)越性。在取得良好效果的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步建立關(guān)于單元生產(chǎn)時(shí)間、成本與生產(chǎn)過(guò)程中碳排放目標(biāo)的多目標(biāo)切削參數(shù)優(yōu)化模型。針對(duì)多目標(biāo)問(wèn)題提出相應(yīng)的改進(jìn)人工蜂群算法并測(cè)試多目標(biāo)切削參數(shù)優(yōu)化模型。通過(guò)多目標(biāo)切削參數(shù)模型的優(yōu)化測(cè)試,一方面進(jìn)一步地證實(shí)了本文提出的改進(jìn)人工蜂群算法解決相關(guān)問(wèn)題的有效性,另一方面,也能顯示生產(chǎn)加工過(guò)程中