利用改进的遗传算法优化产品性能参数模型

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中图分类号：ＴＰ３９９
文献标志码：Ａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｌｅａｒｎｆｒｏｍｔｈｅｄｅｓｉｇｎｃｏｎｃｅｐｔｏｆｍｅｃｈａｎｉｃｌａｏｐｔｉｍａｌ，ｗｉｔｈｔｈｅｔｏｔａｌｃｏｓｔａｓｔｈｅｏｂｊｅｃｔｆｕｎｃｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｐａｒｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓ（ｓｃａｌｉｎｇ
出了一种改进的遗传算法。该算法运用了随迭代次数变化的变异概率、自适应变化的交叉概率以及结合赌轮算法的精英选择策略。仿真试验证明，改进的遗传算法不但在收敛速度和搜索能力上优于简单的遗传算法，而且能够较好地避免局部最优，是较好的大规模参数寻优方法。关键词：参数模型优化设计遗传算法交叉概率变异概率非线性规划
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎｔｈｉｓａｌｇｏｉｔｒｈｍ，ｔｈｅｍｕｔａｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｃｈａｎｇｉｎｇｆｏｌｌｏｗｓｔｈｅｖａｉａｒｔｉｏｎｏｆｎｕｍｂｅｒｓｏｆｉｔｅｒａｔｉｏｎｓ，ｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅｃｒｏｓｓｏｖｅｒ
硌华郡力新
（华侨大学信息科学与工程学院，福建厦门３６１０２１）
摘
要：借鉴机械优化设计的思想。以总费用为目标函数、以零件参数（标定值和容差等级）为自变量，建立产品性能参数模型，并提
利用改进的遗传算法优化产品性能参数模型
梅小华。等
利用改进的遗传算法优化产品性能参数模型
ＯｐｔｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅＰａｒａｍｅｔｅｒＭｏｄｅｌｏｆＰｒｏｄｕｃｔＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
０引言
标志工业产品性能的参数主要取决于零件的定值与容差。进行零件参数的设计．就是要确定其标定值和容差。将零件组装成产品时，若产品参数偏离预先设定的目标值，就会造成质量损失，偏离越大，损失越大；零件的容差大小则决定了制造成本，容差设计得越小，成本越高。正确有效地设计零件的最优化参数，是