【摘 要】
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传统多目标优化问题通常是以加权或约束方式将其转换为单一目标，未能反映多目标间的复杂关系，不利于随时根据需求作出有效的决策。为了更合理地确定切削用量，采用多目标粒子群算
【机 构】
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浙江交通职业技术学院机电学院,浙江工业大学浙西分校机电控制工程系
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传统多目标优化问题通常是以加权或约束方式将其转换为单一目标，未能反映多目标间的复杂关系，不利于随时根据需求作出有效的决策。为了更合理地确定切削用量，采用多目标粒子群算法首先求得问题的pareto最优前沿，经过后期多准则决策得到满足不同要求下的最优方案。采用这种先寻优后决策的方法，能有效弱化先验知识不足的影响，较传统多目标优化方法更为实用有效。并经与多目标遗传算法比较，多目标粒子群算法具有更优良的性能。
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