首页 期刊 信息与控制 基于高斯鸽群优化算法的典型工艺知识发现方法 【正文】

基于高斯鸽群优化算法的典型工艺知识发现方法

作者:朱震宇; 王艳; 纪志成 江南大学教育部物联网技术应用工程中心; 江苏无锡214122
相似度   智能聚类   高斯鸽群优化算法   工艺知识  

摘要:针对离散制造系统中典型工艺发现以及知识重用问题,提出了基于高斯鸽群算法的典型工艺知识发现方法.在对工艺路线进行统一编码的基础上,同时考虑了相同工序信息以及工序的排序信息,提出了一种新的综合指标来描述工艺路线之间的相似度,并由此构建了相异度矩阵;同时为了优化聚类分析过程,将高斯项引入鸽群优化算法(Pigeon-inspired Optimization Algorithm,PIO),提出了高斯鸽群优化算法(Gaussian Pigeon-inspired Optimization Algorithm,GPIO),改善了聚类效果,实现了工艺路线的智能聚类并重用工艺知识来优化零件加工过程.最后以企业实际生产制造过程为例,验证了相似度计算方法以及高斯鸽群优化算法(GPIO)的合理性和实用性.

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