论文研究 应用于铣削参数优化的粒子群和遗传交互算法.pdf

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。