论文摘要
针对现有关于通道宽度对过道布置问题影响研究的不足,以最小化物料搬运成本和通道长度为目标,提出了考虑通道宽度的双目标过道布置问题,并建立了该问题的混合整数规划模型。鉴于该问题具有的NP-hard组合优化特性,提出一种基于Pareto占优的遗传变邻域算法。引入Pareto思想、拥挤距离机制对多目标结果进行处理,设计并对比了4种新生代种群产生方式以提高算法收敛性,将寻优过程中自适应转换搜索深度和搜索广度的变邻域搜索结构嵌入到遗传算法中,在个体完成遗传算法的并行操作之后继续执行变邻域搜索。通过对比所提算法与GUROBI数学规划方法对33个测试算例的运算结果,验证了算法的有效性。最后,应用该算法求解未考虑通道宽度的双目标过道布置问题,不同算法的对比实验表明了所提算法的先进性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 管超,张则强,贾林,刘思璐
关键词: 多目标优化,过道布置问题,混合整数规划模型,遗传变邻域搜索,占优
来源: 计算机集成制造系统 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学,自动化技术
单位: 西南交通大学机械工程学院,西南交通大学轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室
基金: 国家自然科学基金资助项目(51205328,51675450),教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(18YJC630255),四川省科技计划资助项目(2019YFG0285),西南交通大学博士创新基金资助项目(G-CX201910)~~
分类号: TP18;O224
DOI: 10.13196/j.cims.2019.10.011
页码: 2513-2538
总页数: 26
文件大小: 678K
下载量: 125
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标签:多目标优化论文; 过道布置问题论文; 混合整数规划模型论文; 遗传变邻域搜索论文; 占优论文;