本文選題：多目標優(yōu)化 + 加工參數(shù)�。� 參考：《計算機工程與應用》2017年13期

【摘要】：針對NSGA-Ⅱ算法種群收斂分布不均勻,全局搜索能力差,易陷入局部最優(yōu)等不足,引入正交交叉策略與混合變異算子,提出一種改進的NSGA-Ⅱ算法。在測試函數(shù)上對改進NSGA-Ⅱ算法與傳統(tǒng)NSGA-Ⅱ算法同時進行性能測試,結果表明改進的NSGA-Ⅱ算法無論是在收斂性還是多樣性上均優(yōu)于NSGA-Ⅱ算法。將改進算法與傳統(tǒng)NSGA-Ⅱ算法同時應用于6061鋁合金精密車削加工參數(shù)多目標優(yōu)化設計中,研究結果表明改進NSGA-Ⅱ算法收斂精度更高,收斂速度更快,優(yōu)化結果更加逼近全局最優(yōu)解,在求解切削加工參數(shù)多目標優(yōu)化問題時更加有效。
[Abstract]:Aiming at the deficiency of NSGA- 鈪，

本文編號：2114553