改进遗传算法优化孔群加工路径：71.3%成本节省

本文主要探讨了"基于改进遗传算法的孔群加工路径优化"这一主题，发表在2009年8月的《华中科技大学学报(自然科学版)》上。作者凌玲、胡于进、王青青和张正义来自华中科技大学机械科学与工程学院，他们针对实际的孔群加工问题，提出了一个创新的优化方法。传统的孔群加工路径规划面临寻找全局最优解且避免陷入局部最优困境的挑战。 改进的遗传算法是研究的核心，其关键在于引入了允许父代种群参与竞争的联赛选择算子。这种算子增强了种群的竞争性和多样性，使得算法能够在搜索过程中更快地接近全局最优解。同时，模拟退火的交叉变异算子被用来增强算法的探索性，有助于跳出局部最优区域，从而提高了优化效率。 孔群加工路径优化的目标是通过最小化加工成本来提高生产效率。作者构建了一个数学模型，将这个目标具体化，并运用改进的遗传算法进行求解。经过实例计算，结果显示该算法显著提升了优化效果，能够节约高达71.3%的刀具行进成本。这对于工业生产中的孔群加工路径规划具有重要的实践意义，可以减少不必要的材料浪费和加工时间，从而降低生产成本。 论文的关键词包括"孔群加工路径优化"、"改进遗传算法"、"父代参与竞争"、"联赛选择"以及"模拟退火"，这些都是理解和评价论文核心内容的重要线索。整体而言，这项研究展示了遗传算法在解决复杂工程问题上的潜力和有效性，为孔群加工路径规划提供了新的优化策略。