Проектирование общих операционных технологий в редакторе технологических процессов РТП2000. Белашов В.А - 16 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

Для решения этой проблемы авторами применен эволюционный способ
решения задач оптимизации на основе генетического алгоритма, который пока не
использовался для синтеза технологий. Его использование минимизирует время
поиска оптимального решения. Суть постановки задачи синтеза рассмотрим,
используя традиционно принятую в этом способе терминологию.
В качестве свойств особей популяции рассматриваются параметры
производственной среды, параметры
детали и заготовки, схемы операционных
размеров и параметры размеров. Популяция здесь представляется набором
вариантов технологических процессов. Приспособленность к выживанию особей
популяции определяется стоимостными параметрами технологии и результатами
размерного анализа. Популяции с отрицательными результатами размерного
анализа отбрасываются, а популяции с лучшими стоимостными параметрами
имеют большую вероятность создания потомков, которые генерируются в
процессе мутации свойств родителей.
Генетический алгоритм реализует итерационный процесс. В начале его
работы случайным образом генерируется первая популяция. На каждом
следующем шаге алгоритм реализует оценку приспособленности, отбор лучших
особей, кроссовер и мутацию. Таким образом, из поколения в поколение, хорошие
характеристики распространяются по всей популяции и, в конечном итоге, процесс
сходиться к
оптимальному решению.
3.1. Математический аппарат генетического алгоритма
По материалам сайта BaseGroup Labs.htm
Генетические алгоритмы предназначены для решения задач оптимизации.
Примером подобной задачи может служить обучение нейросети, то есть подбора
таких значений весов, при которых достигается минимальная ошибка. При этом в
основе генетического алгоритма лежит метод случайного поиска. Основным
недостатком случайного поиска является то
, что нам неизвестно сколько
понадобится времени для решения задачи. Для того, чтобы избежать таких
расходов времени при решении задачи, применяются методы, проявившиеся в 
    Для решения этой проблемы авторами применен эволюционный способ
решения задач оптимизации на основе генетического алгоритма, который пока не
использовался для синтеза технологий. Его использование минимизирует время
поиска оптимального решения. Суть постановки задачи синтеза рассмотрим,
используя традиционно принятую в этом способе терминологию.
    В   качестве   свойств   особей   популяции   рассматриваются   параметры
производственной среды, параметры детали и заготовки, схемы операционных
размеров и параметры размеров. Популяция здесь представляется набором
вариантов технологических процессов. Приспособленность к выживанию особей
популяции определяется стоимостными параметрами технологии и результатами
размерного анализа. Популяции с отрицательными результатами размерного
анализа отбрасываются, а популяции с лучшими стоимостными параметрами
имеют большую вероятность создания потомков, которые генерируются в
процессе мутации свойств родителей.
    Генетический алгоритм реализует итерационный       процесс. В начале его
работы случайным образом генерируется первая популяция. На каждом
следующем шаге алгоритм реализует оценку приспособленности, отбор лучших
особей, кроссовер и мутацию. Таким образом, из поколения в поколение, хорошие
характеристики распространяются по всей популяции и, в конечном итоге, процесс
сходиться к оптимальному решению.

    3.1. Математический аппарат генетического алгоритма
                                        По материалам сайта BaseGroup Labs.htm

    Генетические алгоритмы предназначены для решения задач оптимизации.
Примером подобной задачи может служить обучение нейросети, то есть подбора
таких значений весов, при которых достигается минимальная ошибка. При этом в
основе генетического алгоритма лежит метод случайного поиска. Основным
недостатком случайного поиска является то, что нам неизвестно сколько
понадобится времени для решения задачи. Для того, чтобы избежать таких
расходов времени при решении задачи, применяются методы, проявившиеся в

Страницы