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基于广义粒子群优化模型的工艺规划方法研究  
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【英文篇名】 Research on Process Planning Problems Based on General Particle Swarm Optimization Model
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【作者】 文笑雨; 罗国富; 李浩; 肖艳秋; 乔东平; 李晓科;
【英文作者】 WEN Xiaoyu; LUO Guofu; LI Hao; XIAO Yanqiu; QIAO Dongping; LI Xiaoke; Henan Key Laboratory of Intelligent Manufacturing of Mechanical Equipment; Zhengzhou University of Light Industry;
【作者单位】 郑州轻工业学院河南省机械装备智能制造重点实验室;
【文献出处】 郑州大学学报(工学版) , Journal of Zhengzhou University(Engineering Science), 编辑部邮箱 2018年 06期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 广义粒子群优化算法; 工艺规划; 变邻域搜索; 组合优化;
【英文关键词】 general particle swarm optimization; process planning; variable neighborhood search; combination optimization;
【摘要】 在广义粒子群优化模型基础上,结合工艺规划问题的特性,设计了求解工艺规划问题的改进广义粒子群优化算法.该算法采用当前粒子与个体极值库、种群极值库进行交叉操作的方式,使粒子能够从个体极值和种群中获取更新信息,引入变邻域搜索算法作为粒子的局部搜索策略.实例测试结果显示,与其他算法相比,本文算法在求解工艺规划问题时具有更高的求解效率和更好的稳定性.
【英文摘要】 An Improved General Particle Swarm Optimization( IGPSO) algorithm was proposed for process planning problem based on the GPSO model and the characteristics of process planning problem. Crossover operations were utilized to achieve the particles to obtain updated information from individual extreme library and population extreme library. Variable Neighborhood Search algorithm was introduced as a local search strategy for particles. A set of instances have been conducted to examine the proposed algorithm and ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(51775517); 河南省高等学校重点科研项目(15A460037); 河南省产学研合作计划项目(172107000019); 郑州轻工业学院博士科研基金资助项目(2014BSJJ0023)
【更新日期】 2018-12-07
【分类号】 TP18
【正文快照】 0引言工艺规划的输入是产品的设计数据,输出为产品具体的制造信息,它对制造系统的性能有着重要的影响[1].由于柔性制造系统和数控加工中心的广泛应用,许多零件在生产加工时,存在大量的柔性工艺可供选择,同时,每道加工工序还有众多可选的加工资源,这使得工艺规划问题成为一个典?

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