[发明专利]一种基于布谷鸟搜索算法的孔群加工路径规划方法

摘要

本发明公开一种基于布谷鸟搜索算法的孔群加工路径规划方法，描述和分析孔群加工路径规划问题，根据规划问题的描述建立刀具加工路径优化的数学模型，再运用新型的群智能算法对其进行算法求解，最后应用于孔群加工的生产实践中；所述算法利用布谷鸟搜索算法获得最优路径，提高孔群的加工效率。

主权项

1.一种基于布谷鸟搜索算法的孔群加工路径规划方法，首先描述孔群加工路径的规划问题，根据问题的描述分析建立其数学模型，再针对数学模型设计算法对其进行求解，从而获得孔群加工的最优加工路径，其特征在于：所述算法采用布谷鸟搜索算法；对孔群加工问题的描述，包含N个孔的孔群加工，每个孔的属性可用多元组表示为h＝(ID，x，y)，式中ID是孔的编号；x和y为孔中心的坐标，孔群加工路径可用N*N的矩阵表示为A＝{aij}，(i,j＝1,2,…,N)，采用布谷鸟搜索算法求解最优路径具体步骤如下：步骤a：初始化基本参数；布谷鸟选择鸟窝的数目为n，搜索空间维数为d，发现概率为_a，初始鸟窝位置为P₀，最大迭代次数max(h)；步骤b：布谷鸟随机选择鸟窝的位置； 初始鸟窝位置作为初始鸟巢，找出最优位置，布谷鸟随机选择鸟窝置换为孔群加工规划的路径，通过鸟窝位置计算评价各鸟窝的调目标值，初始得到目前最优鸟窝，记录当前最优刀具位置，迭代次数置为1；步骤c：保留上一代最优鸟窝的位置，t为整数，并利用式，i=1,2,...,n，对其他的鸟窝位置进行更新得到一组新的鸟窝位置，对这组鸟窝位置进行测试，与上一代位置进行对比，择优位置更新鸟窝，同时更新走刀位置；步骤d：对每个更新鸟巢生成随机数random()，与发现外来鸟蛋的概率_a进行比较，若random()＜_a，则随机新建鸟巢，从而得到一组新的鸟巢，然后用新的鸟巢位置与更新鸟巢进行对比，若更好，则用其作为现有鸟巢，位置；相反，则保存当前鸟窝位置；步骤e：找出步骤c中最后得到的P_t中最优的一个鸟窝位置和最优值f，若达到迭代条件则输出最优位置和最优解，反之，转步骤c；步骤f：输出最优解和最优生产方案。