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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 ? ? ? 雷達(dá)通信? ? ? ?無線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動機(jī) ? ? ? ?無人機(jī)?

?? 內(nèi)容介紹

工藝優(yōu)化是制造業(yè)中至關(guān)重要的一環(huán)，它可以顯著提高產(chǎn)品質(zhì)量并降低生產(chǎn)成本。在研磨工藝中，優(yōu)化工藝可以有效地提高研磨效率和產(chǎn)品質(zhì)量。本文將介紹一種基于蛙跳算法（SFLA）的工藝優(yōu)化方法，該方法可以幫助制造商在研磨工藝中取得更好的效果。

研磨工藝是一種常用的制造工藝，它通過磨削來改善工件的表面質(zhì)量和尺寸精度。然而，研磨工藝中存在許多參數(shù)，如磨削速度、進(jìn)給速度、磨削深度等，這些參數(shù)的選擇對最終的研磨效果有著重要的影響。因此，如何選擇合適的參數(shù)組合成為了研磨工藝優(yōu)化的關(guān)鍵問題。

蛙跳算法（SFLA）是一種基于仿生學(xué)的優(yōu)化算法，它模擬了蛙群在尋找食物時(shí)的行為。蛙跳算法通過模擬蛙群中的蛙個(gè)體在搜索空間中的跳躍過程，來尋找最優(yōu)解。在研磨工藝優(yōu)化中，我們可以將研磨參數(shù)看作是搜索空間中的解，而蛙個(gè)體的跳躍過程則對應(yīng)于參數(shù)的調(diào)整過程。

蛙跳算法的基本思想是將蛙個(gè)體分為兩類：青蛙和中蛙。青蛙代表了當(dāng)前搜索空間中的最優(yōu)解，而中蛙則代表了其他的解。在每一次迭代中，青蛙會根據(jù)自身的適應(yīng)度值來決定是否進(jìn)行跳躍，并通過跳躍來調(diào)整參數(shù)的取值。而中蛙則通過學(xué)習(xí)青蛙的行為來改進(jìn)自身的解。

在研磨工藝優(yōu)化中，我們可以將研磨效率和產(chǎn)品質(zhì)量作為適應(yīng)度函數(shù)的評價(jià)指標(biāo)。通過不斷地迭代和參數(shù)調(diào)整，蛙跳算法可以找到最優(yōu)的參數(shù)組合，從而達(dá)到最佳的研磨效果。

與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法相比，蛙跳算法具有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)。首先，蛙跳算法是一種全局優(yōu)化算法，它可以避免陷入局部最優(yōu)解。其次，蛙跳算法具有較快的收斂速度，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)找到較優(yōu)解。此外，蛙跳算法還可以靈活地應(yīng)用于不同的研磨工藝，具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。

然而，蛙跳算法也存在一些不足之處。首先，蛙跳算法對參數(shù)的選擇較為敏感，需要合理地設(shè)置參數(shù)值才能達(dá)到較好的優(yōu)化效果。其次，蛙跳算法在處理高維問題時(shí)可能會出現(xiàn)維度災(zāi)難的問題，導(dǎo)致搜索效率下降。

總之，基于蛙跳算法的工藝優(yōu)化方法可以幫助制造商在研磨工藝中取得更好的效果。通過模擬蛙群的行為，蛙跳算法可以快速地找到最優(yōu)的參數(shù)組合，從而提高研磨效率和產(chǎn)品質(zhì)量。然而，為了獲得更好的優(yōu)化效果，我們還需要進(jìn)一步研究蛙跳算法的參數(shù)選擇和應(yīng)用范圍。希望本文對研磨工藝優(yōu)化的研究有所啟發(fā)，并為制造業(yè)的發(fā)展做出一定的貢獻(xiàn)。

?? 部分代碼

%%%%%%%%%%%用輪盤賭選擇構(gòu)造子模因Z（submemeplex）%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%取得Z內(nèi)的最差與最優(yōu)青蛙%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function [PBB,PWW,Zfitpw,Zfitpb]=genZprove(Yz,q,d,sigI,Dp,pGM,yp,ygm,xp,Cv)% ? ?SEval=[];% ? ? qq=[];% ? ? tmp=[];% ? ? Z=[];%%%%submemeplex ? ?for i=1:d ?%%模因內(nèi)的青蛙數(shù) ? ? ? ?SEval(i)=2*(d+1-i)/(d*(d+1));%模因內(nèi)的青蛙適應(yīng)度采用三角概率分布賦值,由于原先已經(jīng)按從大到小排序，因此這里直接順序賦值 ? ? ?end ? ? ? ?qq=cumsum(SEval);%p累加,qq為循環(huán)累加值序列 ? ? ? ? ? ?for j=1:q %%%子莫因內(nèi)的青蛙數(shù)q ? ? ? ?r=rand; %產(chǎn)生一個(gè)0~1之間的循環(huán)數(shù) ? ? ? ?tmp=find(r<=qq);%指出q中，滿足r<=qq的位置放在tmp數(shù)列中； ? ? ? ?Z(j,:)=Yz(tmp(1),:); ? ?end% ? ? ? ? Z %%子模因內(nèi)被選中的青蛙 ? ? ? ?ZEval=[]; ? ? for i=1:q ? ? ? ZEval(i)=objectfun2(Z(i,:),sigI,Dp,pGM,yp,ygm,xp,Cv);%objectfun2(Fr,R,Z(i,:),ck);%%計(jì)算子模因內(nèi)每個(gè)青蛙的所攜帶的模因值,并按降序排列 ? ? end ? ? ? ZEval=abs(ZEval); ? ? ? [Zfit,indexZ]=sort(ZEval,'descend');%%%%indexZ對mf中模因值大小進(jìn)行標(biāo)號 ? ? ? ? ? ? Zfitpw=Zfit(q);%%記錄最差青蛙莫因子 ? ? ? Zfitpb=Zfit(1);%%記錄最優(yōu)青蛙莫因子 ? ? ? PBB=Z(indexZ(1),:);%子模因內(nèi)最優(yōu)青蛙; ? ? ? PWW=Z(indexZ(q),:);%子模因內(nèi)最差青蛙 ? ? ?

?? 運(yùn)行結(jié)果

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?? 參考文獻(xiàn)

[1] 吳國偉,趙艷玲,王龍,等.基于蛙跳算法的離散粒子群優(yōu)化端元提取[J].中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2015, 20(5):9.DOI:10.11834/jig.20150515.

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[3] 王計(jì)平,張啟斌,張華新,等.一種基于混合蛙跳算法的景觀格局優(yōu)化方法及系統(tǒng):CN201810187977.7[P].CN108491593A[2023-10-18].

[4] 王清蓉.基于改進(jìn)蛙跳算法的諧波檢測方法研究[D].重慶大學(xué)[2023-10-18].

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價(jià)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合