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[發明專利]一種基于改進慣性權重粒子群算法的裝配序列規劃方法在審

專利信息
申請號: 202010030748.1 申請日: 2020-01-13
公開(公告)號: CN111242271A 公開(公告)日: 2020-06-05
發明(設計)人: 蔡力鋼;侯玉晴;趙永勝;王建華 申請(專利權)人: 北京工業大學
主分類號: G06N3/00 分類號: G06N3/00;G06Q10/04;G06Q50/04
代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203 代理人: 沈波
地址: 100124 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 改進 慣性 權重 粒子 算法 裝配 序列 規劃 方法
【權利要求書】:

1.一種基于改進慣性權重粒子群算法的裝配序列規劃方法,其特征在于:該方法的實現過程如下:

1)利用三維軟件繪制裝配體的三維模型圖,得到三維實體模型;

2)結合等計算機語言對相應三維設計軟件進行二次開發,根據三維軟件繪制的實體模型,得到裝配體零部件之間的裝配關系矩陣;

3)以得到的裝配關系矩陣為評價標準,設計裝配序列優化的適應度函數f;

4)每一個粒子的空間位置代表裝配優化的一個解,設置粒子群數目為m,即在算法優化裝配問題時有m個空間解在同時進行優化,設置最大迭代次數K,學習因子c1,c2以及粒子的搜索空間,即裝配體的零件數目d;

5)考慮到裝配序列優化問題的優化解為離散型的整數,即對粒子的位置與速度進行重新定義,對d個零件位置、速度進行隨機序排序設置,保證每個粒子的空間位置是包含所有零部件序號但又隨機分布的向量;

6)計算每個粒子的評價函數值,設置當前粒子位置為歷史最優位置pi,即m個裝配序列的潛在優化解,帶入評價函數f,得到每個粒子歷史最優適應度值fi,即每個粒子的裝配序列優化解對應的評價函數值大小;通過比較不同粒子之間fi的大小,更新種群最優適應度值fg,其中fg對應的粒子空間位置即當前裝配序列的最優解;

7)根據迭代次數,對迭代次數進行劃分,以100為區間單位,劃分為三個區間范圍,具體分別是(0,100),(100,200),其他;在相應的劃分范圍內,以迭代次數為變量,對慣性權重w進行自適應調整處理,在三個階段內w函數分別以sigmoid函數、二次函數、線性函數為基礎進行改進;

8)根據速度公式和位置公式,更新對各粒子的位置和速度以及粒子個體最優值fi和全局最優值fg

9)判斷粒子迭代次數是否達到最大迭代次數,若沒達到,轉步驟6;

10)輸出最優結果fg,以及全局最優值fg對應的粒子空間位置,得到最終裝配序列優化結果,算法優化結束。

2.根據權利要求1所述的一種基于改進慣性權重粒子群算法的裝配序列規劃方法,其特征在于:步驟7的具體自定義為:

w1=1/(1+exp(k/K)) k<=100

w2=k2*(1/3.125*105)-k*(3/2.5*103)+0.7 100<k<=200

w3=0.7+k/(5*K) 其他

其中,k為當前迭代次數,K為設置的最大迭代次數。

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