【摘 要】
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针对工程领域中的非线性、多极值和多维度等复杂优化问题,提出把遗传算子引入粒子群算法中,采用粒子搜索变异,交互学习的方法。方法综合了粒子群算法原理简单、搜索速度快,遗
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针对工程领域中的非线性、多极值和多维度等复杂优化问题,提出把遗传算子引入粒子群算法中,采用粒子搜索变异,交互学习的方法。方法综合了粒子群算法原理简单、搜索速度快,遗传算法全局搜索能力强的特点,实现了算法避免陷入局部最优解,以获得较高的精度和执行力。通过对比分析,此交互学习策略在求解精度、效率和处理多种复杂度问题等方面都有优越性,特别适用于精确求解和解决复杂优化问题。实例证明,算法可以解决基于机械动力学理论的铣削参数优化中非线性、多极值、多维度的工程问题。
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