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改进粒子群优化算法及其在磨削加工中的应用

陈志盛  李勇刚  
【摘要】:提出了一种新的改进粒子群优化算法,并应用于磨削加工过程的参数择优问题。该算法结合反向学习方法学习速度快、寻优能力强的特点,在粒子群进化过程中进行反向变异操作,并且采用自适应策略连续修正粒子群的变异阈值,在提高全局搜索能力的同时,保持其快速收敛性。所提算法结构简单,具有与基本粒子群优化算法相同的调节参数,实际应用方便。通过数值实例计算,验证了反向变异粒子群优化算法的有效性及其在磨削加工参数优化问题上的可行性。

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