基于遗传蚁群混合算法的孔群加工路径优化.pdf

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1、2011年11月机床与液压Nov．2011第39卷第21期MACHINETOOL&HYDRAULICSVo1．39No．21DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2011．21．011基于遗传蚁群混合算法的孔群加工路径优化王春香，郭晓妮(内蒙古科技大学机械工程学院，内蒙古包头014010)摘要：为了提高孔群的数控加工效率，以孔群加工路径最短为目标函数，采用遗传蚁群混合算法对孔群加工路径规划问题进行研究。该混合优化算法的前期采用遗传算法、后期采用蚁群算法。在遗传算法向蚁群算法转换过程中，提出一种GSA遗传解到信息素转化策略。该策略以在遗

2、传解endp叩中选取前90％个个体和再随机产生的10％个个体合并后组成的新矩阵作为信息素值的转化依据；同时探讨了遗传算法中遗传算子的最佳组合问题。实例计算结果表明：与传统分批按编号加工的路径相比较，采用最佳组合算子和GSA转化策略后的遗传蚁群混合算法求解问题所获得的孔群加工路径缩短了70．9％，比单一遗传算法具有更高的求解精度，理论上可以明显地提高孔群的数控加工效率。关键词：孔群加工路径优化；遗传算法；蚁群算法；混合算法中图分类号：TH16；TP18文献标识码：A文章编号：1001—3881(2011)21—043—3HolesMachiningPath

3、OptimizationBasedonaHybridAlgorithmIntegratedGeneticAlgorithm、thAntColonyOptimizationWANGChunxiang．GUOXiaoni(MechanicalEngineeringSchool，InnerMongoliaUniversityofScience&Technology．BaotouInnerMongolia014010．China)Abstract：InordertoimprovetheefficiencyofholesNCmachining，withthesho

4、rtestpathtoholesmachiningastheobjectivefunction，ahybridalgorithm(HA)integratedgeneticalgorithm(GA)withantcolonyoptimization(ACO)forsolvingholesmachi—ningpathoptimizationwasstudied．TheGAwasrunfirstandthenACOinthehybridalgorithm．AnewstrategycalledGSAwaspro—posedaimingatthekeylinkin

5、the“HA”thatconvertedgeneticsolutionfromGAintoinformationpheromonetodistributeinACO．ThenewmarxwastakenbytheGSA，whichwasformedbythecombinationoftheformer90％ofindividualfromgeneticsolutionand10％ofindividualbyrandomgenerationasthebasisoftransformationofpheromonevalue．Thebestcombinati

6、onofgeneticoperatorsinGAWasalsodiscussed．Theexperimentalresultsshowthatwiththetraditionalprocessingroutebynumberscompared，bytheHAusingoptimalcombinationoperatorandGSAtransformationstrategy，thelengthCanbeshortenedfor70．9％，andhashigherprecisionthanasinglegeneticalgorithm．TheNCmachi

7、ningeficiencyofholescanbeobviouslyimprovedtheoretically．Keywords：Holesmachiningpathoptimization；Geneticalgorithm；Antcolonyoptimization；Hybridalgorithm在数控加工中孔群加工所占的比重相当大，其加虽然采用遗传算法能够求解到比传统加工方法较优的工时间直接影响到生产效率。影m~：fL群加工时间的因结果，但基于遗传算法的特性还是容易陷入局部最优素主要有钻孔的时间和钻头移动的时间。人们往往关解。为了利用遗传算法的优点克

8、服其缺点，作者采用注孔的加工时间而忽视了钻头移动的时间，事实上，将遗传算法和仿生