遗传算法与模拟退火算法在FMS中的混合应用

遗传算法与模拟退火算法在FMS中的混合应用

论文摘要

讨论了柔性制造系统(FMS)中的机械加载问题,问题的主要目标是使制造系统不平衡最小化,在诸如可用的加工时间和刀具槽等工艺约束条件下使系统吞吐量最大化。将遗传算法(GA)与模拟退火(SA)算法相结合,提出了一种高效的进化算法——GASA。使用5个样本数据集对GASA的性能进行了测试,并与其他文献提及的启发式算法进行了比较,研究了它们对解决方案质量的影响。为了评价所提出的进化启发式算法的性能,通过进行大量的计算实验,以表格和图表形式给出了结果。实验结果表示GASA在柔性制造系统的应用中性能更好。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 研究背景
  • 2 混合进化启发式算法
  •   2.1 初始化
  •   2.2 适应度评价
  •   2.3 启发式机器选择
  •   2.4 模拟退火算法
  •   2.5 选择、交叉与变异
  • 3 结果与讨论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王涛,吴林彦,张如伟,王琪,裴翦

    关键词: 柔性制造,遗传算法,模拟退火算法

    来源: 制造业自动化 2019年08期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 机械工业,自动化技术

    单位: 山东建筑大学,山推工程机械股份有限公司

    基金: 山东省重点研发计划(2016ZDJS02A12,2018GGX103042,2017CXGC0603,2018YFJH0306,2017CXGC0918,2017CXGC1505)

    分类号: TP18;TH165

    页码: 19-23

    总页数: 5

    文件大小: 2277K

    下载量: 356

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