【摘 要】
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根据复杂产品的序列规划特点,为提高求解效率,提出了面向序列规划的混合算法。利用遗传算法和帝国主义竞争算法各自的优点,将二者有机联合,以重定向次数、装配工具改变次数以
【机 构】
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山东大学机械工程学院CADCAM研究所
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根据复杂产品的序列规划特点,为提高求解效率,提出了面向序列规划的混合算法。利用遗传算法和帝国主义竞争算法各自的优点,将二者有机联合,以重定向次数、装配工具改变次数以及装配类型变化次数为约束条件来构造目标函数,提出最小装配成本概念。以一个包含8个零件的装配体实例进行MATLAB仿真试验,分析混合算法特性,并将混合算法与单独的帝国主义竞争算法和遗传算法进行比较。试验证明该混合算法在求解效率上明显优于单独的智能算法,且求得的序列更加符合实际的装配需求。
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