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Electrochemical machining process parameter optimization using particle swarm optimization 下载免费PDF全文
Thankaraj Mariapushpam Chenthil Jegan Durairaj Ravindran 《Computational Intelligence》2017,33(4):1019-1037
Electrochemical machining (ECM) is a nontraditional process used for the machining of hard materials and metal‐matrix composites. Composites are used in several applications such as aerospace, automobile industries, and medical field. The determination of optimal process parameters is difficult in the ECM process for obtaining maximum material removal rate (MRR) and good surface roughness (SR). In this paper, a multiple regression model is used to obtain the relationship between process parameters and output parameters. Particle swarm optimization (PSO) is one of the optimization techniques for solving the multiobjective problem; it is proposed to optimize the ECM process parameters. Current (C), voltage (V), electrolyte concentration (E), and feed rate (F) are considered as process parameters, and MRR and SR are the output parameters used in the proposed work. The developed multiple regression is statistically analyzed by regression plot and analysis of variance. The optimized value of MRR and SR obtained in PSO is 0.0116 g/min and 2.0106 μm, respectively. Furthermore, PSO is compared with the genetic algorithm. The PSO technique outperforms the genetic algorithm in computation time and statistical analysis. The obtained values are validated to test the significance of the model, and it is noticed that the error value for MRR and SR is within 0.15%. 相似文献
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将粒子群算法与局部优化方法相结合,提出了一种混合粒子群多目标优化算法(HMOPSO)。该算法针对粒子群局部优化性能较差的缺点,引入多目标线搜索与粒子群算法相结合的策略,以增强粒子群算法的局部搜索能力。HMOPSO首先运行PSO算法,得到近似的Pareto最优解;然后启动多目标线搜索,发挥传统数值优化算法的优势,对其进行进一步的优化。数值实验表明,HMOPSO具有良好的全局优化性能和较强的局部搜索能力,同时HMOPSO所得的非劣解集在分散性、错误率和逼近程度等量化指标上优于MOPSO。 相似文献
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针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点的问题,提出了一种新的量子比特粒子群算法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优值和局部最优值;定义极大极小距离,并采用该距离方法裁减非支配解.实验结果表明该算法能更好地接近Pareto前沿且具有更好的分布性,更适合于求解复杂高维优化问题,是一种非常有潜力的多目标优化方法. 相似文献
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论文提出了一种基于拥挤度和动态惯性权重聚合的多目标粒子群优化算法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优值,用外部存档策略保存搜索过程中发现的非支配解;采用适应值拥挤度裁剪归档中的非支配解,并从归档中的稀松区域随机选取精英作为粒子的全局最优位置,以保持解的多样性;采用动态惯性权重聚合的方法以使算法尽可能地逼近各目标的最优解。仿真结果表明,该算法性能较好,能很好地求解多目标优化问题。 相似文献
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高维多目标优化问题是广泛存在于实际应用中的复杂优化问题,目前的研究方法大都限于进化算法.本文利用粒子群优化算法求解高维多目标优化问题,提出了一种基于r支配的多目标粒子群优化算法.采用r支配关系进行粒子的比较与选择,并结合粒子群优化算法收敛速度快的优势,使得算法在目标个数增加时仍保持较强的搜索能力;为了弥补由此造成的群体多样性的丢失,优化非r支配阈值的取值策略;此外,引入决策空间的拥挤距离测度,并给出新的外部存储器更新方法,从而进一步防止算法陷入局部最优.对多个基准测试函数的仿真结果表明所得解集在收敛性、多样性以及围绕参考点的分布性上均优于其他两种算法. 相似文献
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基于混合微粒群优化的多目标柔性Job-shop调度 总被引:18,自引:0,他引:18
应用传统方法求解多目标柔性Job-shop调度问题是十分困难的,微粒群优化采用基于种群的搜索方式,融合了局部搜索和全局搜索,具有很高的搜索效率.模拟退火算法使用概率来避免陷入局部最优,整个搜索过程可由冷却表来控制.通过对这两种算法的合理组合,建立了一种快速且易于实现的新的混合优化算法.实例计算以及与其他算法的比较说明,该算法是求解多目标柔性Job-shop调度问题的可行且高效的方法. 相似文献
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M. Rabbani M. Aramoon Bajestani G. Baharian Khoshkhou 《Expert systems with applications》2010,37(1):315-321
Selecting the most appropriate projects out of a given set of investment proposals is recognized as a critical issue for which the decision maker takes several aspects into consideration. Since many of these aspects may be conflicting, the problem is rendered as a multi-objective one. Consequently, we consider a multi-objective project selection problem in this study where total benefits are to be maximized while total risk and total coat must be minimized, simultaneously. Since solving an NP-hard problem becomes demanding as the number of projects grows, a multi-objective particle swarm with new selection regimes for global best and personal best for swarm members is designed to find the locally Pareto-optimal frontier and is compared with a salient multi-objective genetic algorithm, i.e. SPEAII, based on some comparison metrics with random instances. 相似文献
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This article proposes an algorithm to search for solutions which are robust against small perturbations in design variables.
The proposed algorithm formulates robust optimization as a bi-objective optimization problem, and fi nds solutions by multi-objective
particle swarm optimization (MOPSO). Experimental results have shown that MOPSO has a better performance at fi nding multiple
robust solutions than a previous method using a multi-objective genetic algorithm. 相似文献
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多任务粒子群优化算法(multi-task particle swarm ptimization, MTPSO)通过知识迁移学习,具有快速收敛能力,广泛应用于求解多任务多目标优化问题.然而, MTPSO难以根据种群进化状态自适应调整优化过程,容易陷入局部最优,收敛性能较差.针对此问题,利用强化学习的自我进化与预测能力,提出一种基于Q学习的多任务多目标粒子群优化算法(QM2PSO).首先,设计粒子群参数动态更新方法,利用Q学习方法在线更新粒子群算法的惯性权重和加速度参数,提高当前粒子收敛到Pareto前沿的能力;其次,提出基于柯西分布的突变搜索策略,通过全局和局部交替搜索多任务最优解,避免算法陷入局部最优;最后,设计基于正向迁移准则的知识迁移方法,采用Q学习方法更新知识迁移率,改善知识负迁移现象.与已有经典算法的对比实验结果表明所提出的QM2PSO算法具有更优越的收敛性. 相似文献
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将混沌变异和局部搜索与粒子群算法相结合用于多目标寻优。寻优的过程中以拥挤距离为标准,在进化的不同阶段采用相应的优化策略。当种群陷入局部最优时用混沌变异跳出该局部最优;用局部搜索法在进化后期增强算法的多样性和收敛性。实验结果表明,该方法求得的Pareto前沿分布更加均匀,更加接近理论的Pareto前沿。 相似文献
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提出一种改进的多目标粒子群优化算法,该算法采用精英归档策略,由档案库中的非劣解提供粒子速度更新时的全局最优位置,根据Pareto支配关系来更新粒子的个体最优位置。使用非劣解目标的线密度度量非劣解前端的均匀性,通过删除小密度的非劣解提高非劣解前端的均匀性。针对多目标进化算法理论型指标的不足,设计了应用型评价指标。标准函数的仿真实验结果表明,所提算法能够获得大量的非劣解,快速地收敛于Pareto最优解前端,且分布比较均匀。 相似文献
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Tuning the parameters of any evolutionary algorithm is considered as a very difficult task. In this paper, we present a new adaptive multi-objective technique which consists of a hybridization between a particular particle swarm optimization approach (Tribes) and tabu search (TS) technique. The main idea behind this hybridization is to combine the rapid convergence of Tribes with the high efficient exploitation of a local search technique based on TS. In addition, we propose three different places where the local search can be applied: TS applied on the particles of the archive, TS applied only on the best particle of each tribe and TS applied on each particle of the swarm. The aim of those propositions is to study the impact of the place where the local search is applied on the performance of our hybridized Tribes. The mechanisms proposed are validated using 10 different functions from specialized literature of multi-objective optimization. The obtained results show that using this kind of hybridization is justified as it is able to improve the quality of the solutions in the majority of cases. 相似文献
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提出了一种基于自适应惯性权重的多目标粒子群优化算法AWMOPSO,采用新的适应值分配机制,在搜索过程中根据粒子的适应值对粒子进行分类,动态调整粒子的惯性权重以控制粒子的开发和探索能力。用外部精英集保存非支配解,并通过拥挤距离维持解的多样性。引入精英迁移和局部扰动策略,提高收敛的速度和精度。典型的测试函数的计算结果表明了算法能够快速逼近Pareto最优前沿,是求解多目标优化问题的有效方法。 相似文献
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多目标微粒群优化算法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
作为一种有效的多目标优化工具,微粒群优化(PSO)算法已经得到广泛研究与认可.首先对多目标优化问题进行了形式化描述,介绍了微粒群优化算法与遗传算法的区别,并将多目标微粒群优化算法(MOPSO)分为以下几类:聚集函数法、基于目标函数排序法、子群法、基于Pareto支配算法和其他方法,分析了各类算法的主要思想、特点及其代表性算法.其次,针对非支配解的选择、外部档案集的修剪、解集多样性的保持以及微粒个体历史最优解和群体最优解的选取等热点问题进行了论述,并在此基础上对各类典型算法进行了比较.最后,根据当前MOPSO算法的研究状况,提出了该领域的发展方向. 相似文献
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借鉴内分泌系统的监督控制机制,提出了一种基于内分泌思想的多目标粒子群优化算法。根据生物体激素调节机制中促激素和释放激素间的相互作用原理,考虑当前非劣解集中的个体对其最临近一类群体的监督控制,在粒子位置的更新过程中,引入当前粒子的类全局最优位置,使粒子位置的更新不仅受粒子运动到当前的最好位置和当前代粒子的最好位置影响,而且受其所属类中最好位置粒子的影响,实现粒子全局信息和局部信息的结合。设计了新的粒子群更新方案,为验证方法的有效性,对几个典型的多目标优化问题进行了仿真实验,通过与MOPSO、NSGA-II两种方法的结果对比,表明算法有较好的收敛性和分布性。 相似文献
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为改善多目标粒子群算法存在优化解的多样性不足和算法的收敛性问题,提出一种基于博弈机制的多目标粒子群优化算法。使用博弈机制,无需外部储备集,通过非占优排序和拥挤距离选出一部分优秀的粒子,从这些优秀的粒子中随机选择一个作为全局最优粒子,有效提升算法的收敛性和种群的多样性。算法初期使用多尺度混沌变异策略,避免算法陷入局部最优。通过与6个多目标算法在3个系列标准测试函数上进行比较,验证了该算法所得解分布性较好,能快速收敛到真实Pareto前端。 相似文献