一种基于神经网络与惩罚PSO的装夹参数寻优方法

本发明提供一种基于神经网络与惩罚PSO的装夹参数寻优方法，包括以下步骤：构建并获得训练好的BP神经网络模型，定义基础综合性能指标，定义约束条件与惩罚函数，构建带惩罚约束的优化目标函数，执行粒子群优化；将粒子群优化算法与神经网络有效结合，引入综合性能指标，构建一个能够综合评价多方面性能并引导优化方向的综合目标函数，同时能够对违反约束的行为施加动态惩罚，最终利用PSO的群体智能特性寻找最优参数组合。此方法在优化过程中高效处理多个性能指标的硬性约束，确保优化结果的工程实用性。