摘要
提出了一种基于遗传算法的复杂产品优化设计,以进一步优化复杂产品结构,降低复杂产品开发与设计的难度。基本思路是在复杂产品优化设计模型中引入模块化理论,将复杂产品拆分为多个模块并利用遗传算法对最优模块划分问题进行求解。首先,对最优模块划分问题的目标函数进行构建;然后利用遗传函数进行求解,在求解过程中针对传统遗传算法容易陷入早熟、无法对超过初始染色体行数的模块划分数量进行搜索的问题,引入了层次聚类算法、变邻域搜索算法、以及基于Apriori算法的频繁模式挖掘对传统遗传算法进行改进;最后以某摩托车发动机为实验对象构建复杂产品优化设计模型,使用本研究改进后遗传算法与传统遗传算法分别对最优模块划分问题进行求解测试。结果表明:改进后遗传算法的收敛速度更快,求解能力更佳,对复杂产品优化设计模型的最优模块划分问题的求解具有更优的鲁棒性与有效性。
This paper presents a complex product optimization design based on genetic algorithm to further optimize the complex product structure and reduce the difficulty of complex product development and design.The basic idea is to introduce modularity theory into the optimization design model of complex products,divide complex products into multiple modules and solve the optimal module division problem with genetic algorithm.Firstly,the objective function of the optimal module division is constructed with the genetic function.During the solution,the hierarchical clustering algorithm and the frequent pattern search algorithm based on the Apriori algorithm,the complex product optimization design model with a motorcycle engine as the experimental object with the improved genetic algorithm and the traditional genetic algorithm.The results show that the improved genetic algorithm converges faster,the solution ability is better,and the optimal module division problem of the complex product optimization design model is better efficient.
作者
李扬
LI Yang(GuangZhou Vocational University of Science and Technology,Guangzhou 510000,China)
出处
《自动化与仪器仪表》
2023年第7期91-95,共5页
Automation & Instrumentation
基金
2021年度校级自然学科类项目《适用于边缘计算的创新性数据加密方案》(2021ZR11)
广东省教育研究院民办教育研究基地《民族传统美学应用于现代产品设计的创新研究与实践》(2022JD15)
广东省高等教育学会职业教育研究会《数字化虚拟现实技术在职业本科产品设计课程教学中的应用研究》(GDGZ21Y037)。
关键词
遗传算法
复杂产品优化设计
层次聚类算法
变邻域搜索算法
最优模块划分
genetic algorithms
optimization design of complex products
hierarchical clustering algorithm
variable neighborhood search algorithm
optimal module division
作者简介
李扬(1988-),女,河南开封人,硕士,讲师。
