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⛄ 内容介绍
文章将模拟退火粒子群优化算法应用于拆卸序列规划求解过程,基于拆卸约束图构建了产品结构表达模型,将拆卸过程相关信息赋予拆卸约束图的节点与边,定义了判断拆卸序列优劣的适应度函数,将算法与模型进行了映射;最后以某款料理机主机体为例,运用模拟退火粒子群优化算法求解其拆卸序列,并与单一粒子群优化算法相比较,验证了该算法的有效性.
⛄ 部分代码
function changex = Obj_code4(x,P)
%用来对粒子群x进行优先性矫正
n = length(x); %计算序列的长度
[~,index]=sort(x);
changex = x;
for i=1:n-1
for j = i+1:n
if P(index(i),index(j))==1
a1 = changex(index(i));
a2 = changex(index(j));
changex(index(i))=a2;
changex(index(j))=a1;
[~,index]=sort(changex);
end
end
end
% 二次矫正两两之间比较
for i =1:n-1
if P(index(i),index(i+1))==1
c1 = changex(index(i));
c2 = changex(index(i+1));
changex(index(i))=c2;
changex(index(i+1))=c1;
[~,index]=sort(changex);
end
end
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 刘志峰, 杨德军, 顾国刚. 基于模拟退火粒子群优化算法的拆卸序列规划[J]. 合肥工业大学学报：自然科学版, 2011, 34(2):6.
[2] 谢杨. 基于遗传模拟退火算法的发动机装配车间设施布置优化研究[D]. 西南交通大学, 2021.
[3] 王杰, 李慧慧, 彭金柱. 一种拟随机初始化模拟退火粒子群算法[J]. 郑州大学学报：理学版, 2016, 48(3):7.
[4] 张文爱, 李喜林. 基于模拟退火思想和粒子群算法的盲源分离[J]. 科学技术与工程, 2007, 7(13):4.
[5] 陈国飞. 基于模拟退火的粒子群算法的函数优化研究[D]. 中南大学, 2013.
