基于高斯鸽群优化算法的典型工艺知识发现方法

作者：朱震宇; 王艳^*; 纪志成

来源：信息与控制, 2019, 48(01): 65-73.

DOI：10.13976/j.cnki.xk.2019.8061

• 相似度
• 智能聚类
• 高斯鸽群优化算法
• 工艺知识

针对离散制造系统中典型工艺发现以及知识重用问题,提出了基于高斯鸽群算法的典型工艺知识发现方法.在对工艺路线进行统一编码的基础上,同时考虑了相同工序信息以及工序的排序信息,提出了一种新的综合指标来描述工艺路线之间的相似度,并由此构建了相异度矩阵;同时为了优化聚类分析过程,将高斯项引入鸽群优化算法(Pigeon-inspired Optimization Algorithm,PIO),提出了高斯鸽群优化算法(Gaussian Pigeon-inspired Optimization Algorithm,GPIO),改善了聚类效果,实现了工艺路线的智能聚类并重用工艺知识来优化零件加工过程.最后以企业实际生产制造过程为例,验证了相似度计算方法以及高斯鸽群优化算法(GPIO)的合理性和实用性.

• 单位
  江南大学