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汽车门板焊接路径的多种群自适应融合蚁群优化

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为了减少汽车车门焊接路径的长度、提高车门的焊接效率,提出了基于多种群信息素自适应融合蚁群算法的焊接路径规划方法.对车门焊接路径规划问题进行了描述,并建立了其优化模型.将基本蚁群、蚁群系统、最大最小蚂蚁系统组成多种群算法,给出了基于信息熵的子群路径多样性度量方法和基于相对熵的子群间差异性度量方法,参考子群路径多样性自适应确定了子群交流时机,依据子群间差异性自适应确定了子群的交流和融合对象,从而提出了多种群信息素自适应融合蚁群算法.将多种群信息素自适应融合蚁群算法应用于车门焊接路径规划,并于文献[11]的自适应蚁群算法进行对比,这里所提的多种群信息素自适应融合蚁群算法规划路径的最优值、平均值和耗时均小于文献[11]的自适应蚁群算法,验证了多种群信息素自适应融合蚁群算法在车门焊接路径规划中的优越性和适用性.
Car Door Welting Path Planning Based on Multi-Population Pheromone Adaptive Fusion Ant Colony Algorithm

李斌、李康满、梅阳寒

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东莞职业技术学院,广东 东莞 523808

衡阳师范学院,湖南 衡阳 421002

焊接路径规划 多种群自适应融合 蚁群算法 信息熵 相对熵

广东省普通高等学校特色创新项目(2020)广东省普通高等学校创新团队项目(2020)

2020KTSCX3202020KCXTD066

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.383(1)
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