改进的NSGA2 算法在航空活塞发动机装配中的应用
投稿时间：2020-12-05  修订日期：2021-05-11
关键词:精英保留  多目标优化  种群均匀度  近邻搜索  选择装配
基金项目:重庆航天火箭电子技术有限公司装配工艺研究
作者单位邮编
李春林 重庆大学 400044
张果 重庆大学 
庞晓平* 重庆大学 400044
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摘要:
      针对复杂机械产品零部件选择装配中个体重复现象，本文提出一种新的解集评价指标：种群均匀度。基于种群均匀度和拥挤度相结合的子代精英保留策略，改进了多目标优化NSGA2(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-2)算法。以装配合格率和装配精度为质量评价指标，建立选择装配多目标优化模型。引进近邻搜索算子，克服NSGA2算法局部搜索能力的不足。以某型号航空活塞发动机装配为例，优化结果以Pareto边界集表示，结果表明算法改进之后非支配解集的多样性和收敛性均得到了提高。
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