改进单目标自适应遗传算法的车削优化 |
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引用本文: | 陈青艳,刘小宁,刘桂花,付娟娟,陈淑玲,林利芬.改进单目标自适应遗传算法的车削优化[J].机械设计与研究,2014,30(6):98-101. |
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作者姓名: | 陈青艳 刘小宁 刘桂花 付娟娟 陈淑玲 林利芬 |
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作者单位: | 武汉软件工程职业学院; |
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基金项目: | 湖北省武汉市市属高校科研项目(2013152) |
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摘 要: | 提出了一种改进单目标自适应遗传算法(MSAGA)。针对自适应搜索遗传算法(ASNSGA)遗传代数设置不合理与单目标非支配排序自适应遗传算法(SONSAGA)因非均匀种群而引起拟合新误差的缺陷,MSAGA算法通过临界遗传代数与变量取值区间的自适应调整,同时提高了计算精度与计算速度。将MSAGA算法应用于车削优化,实例结果显示不仅优于标准遗传算法(GA)与SONSAGA算法的优选值,而且计算速度比SONSAGA算法提高了75.9669%。结果证明MSAGA算法用于车削用量参数的优化是有效的。MSAGA算法能快速自适应获得满足给定精度的变量优选值,为车削优化提出了新思路。
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关 键 词: | 改进单目标自适应遗传算法(MSAGA) 临界遗传代数 车削优化 |
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