论文摘要
为了选择最优的切削工艺参数,提出一种改进的量子粒子群优化算法。在改进的量子粒子群优化算法中,采用双层多种群的优化策略提高整个种群的寻优能力。在每个子群中使用差分进化和混沌反向学习增强子群的寻优能力。通过对切削工艺参数的优化实验表明,与现有的量子粒子群优化算法相比,改进的量子粒子群优化算法具有更好的寻优能力和收敛性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 贾伟,赵雪芬
关键词: 切削工艺参数,量子粒子群优化算法,多种群,差分进化算法,混沌反向学习
来源: 现代计算机(专业版) 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 宁夏大学新华学院
基金: 宁夏高等学校科学技术研究项目(No.NGY2017225)
分类号: TG506;TP18
页码: 8-12
总页数: 5
文件大小: 1184K
下载量: 74
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标签：切削工艺参数论文; 量子粒子群优化算法论文; 多种群论文; 差分进化算法论文; 混沌反向学习论文;