基于强度Pareto进化的注塑机注射性能多目标优化

为实现大型注塑机注射性能的优化设计,构建了注射压力、注射速率和注射功率优化模型,应用多目标进化算法,系统分析了影响注射性能的各方面因素。改进强度Pareto进化算法,引入模糊C均值聚类,加快外部种群的聚类过程。采用约束Pareto支配和浮点数、二进制混合染色体编码策略,一次运行就能求得分布均匀的Pa-reto最优解集,并使用基于集合理论的方法选择一个最优解。试验分析表明:结合了强度Pareto进化算法与模糊C均值聚类方法的混合算法在提高注射综合性能的同时,能够获得比线性加权法分布性更好的Pareto前沿;且与强度Pareto进化算法相比,显著缩短了运算时间,具有较高的效率与鲁棒性。