[发明专利]基于迁移行为的MOEAD优化夹具布局的方法及装置

权利要求书

1.一种基于迁移行为的MOEAD优化夹具布局的方法，其特征在于，包括：

构建基于多目标方法的工件位置偏移模型，并分别确定x、y、z三个方向上的偏移量为目标函数；

在工件位置的可行域空间中按照预设方式产生初始种群；

在原始环境中将初始种群按照预设次数进行迭代计算得到原始环境的非支配解集，其中，一次迭代计算过程中，对种群中的个体进行基因重组得到新的个体，对重组后得到的个体以及上一次迭代后的种群按照预设规则进行筛选并更新种群；

将原始环境中得到的非支配解集作为下一环境的初始种群继续按照所述预设次数进行与下一环境对应的迭代计算，在满足预设终止条件后得到最终的非支配解集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建基于多目标方法的工件位置偏移模型，并分别确定x、y、z三个方向上的偏移量为目标函数，包括：

分别确定工件定位点在工件位置偏移模型的x、y、z方向的位移和转动角度；

基于工件定位点在工件位置偏移模型的x方向的位移和转动角度按照第一目标函数确定工件定位点在x方向上的偏移，其中，δx_w²表示定位点在x方向的位移，δα_w²表示定位点在x方向的转动角度；

基于工件定位点在工件位置偏移模型的y方向的位移和转动角度按照第二目标函数确定工件定位点在y方向上的偏移，其中，δy_w²表示定位点在y方向的位移，δβ_w²表示定位点在y方向的转动角度；

基于工件定位点在工件位置偏移模型的z方向的位移和转动角度按照第三目标函数确定工件定位点在z方向上的偏移，其中，δz_w²表示定位点在z方向的位移，δγ_w²表示定位点在z方向的转动角度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在工件位置的可行域空间中按照预设方式产生初始种群，包括：

计算任意两个权重向量间的欧氏距离，查找每个权重向量最近的T个权重向量，其中T表示邻域中权重向量的个数，对于每个i＝1，...，N，令B(i)＝{i₁,...,i_T}，是λⁱ最近的T个权重向量，其中，B(i)表示第i个权重向量邻域内的权重向量的序号的集合，λⁱ表示第i个权重向量；

建立一个外部种群，用于存储搜索过程中找到的非支配解，初始化时设置外部种群为空；

在可行空间中均匀随机采集决策变量x¹,...,x^N，基于采集的决策变量和所述目标函数产生初始种群；

利用切比雪夫方法，将目标函数F(x)分解成N层子问题：

第j个子问题的相邻关系由所有的子问题关于λ^j点的权重向量来表示，z^*是目前能搜索到的目标函数的最小的向量值；其中，m表示目标函数的数量，h表示目标函数的序号。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述一次迭代计算过程中，对种群中的个体进行基因重组得到新的个体，对重组后得到的个体以及上一次迭代后的种群按照预设规则进行筛选并更新种群，包括：

从集合B(i)中随机选取两个序号u，v，运用遗传算子由x^u和x^v产生一个新的值，从产生的值与其邻域的值中筛选出偏移量最小的值，并利用筛选出偏移量最小的值更新种群。