基于改进遗传算法的辐照膜订单排产研究

论文摘要

为提高辐照膜生产效率,针对辐照膜订单排产约束复杂,易延期,生产薄膜型号不同时频繁切换设备等问题,在分析辐照膜工业生产特点基础上,对传统用于解决调度问题的遗传算法进行改进,加入订单重组机制并用于求解上述模型。以改进前后的遗传算法做对比实验,实验表明具有订单重组机制的遗传算法仍具有良好收敛性,有效降低了设备切换频率和订单延误率,实现了同型号辐照膜订单的合并连续生产。

论文目录

• 0 引言
• 1 数学模型
•   1.1 问题描述
•   1.2 优化目标
•   1.3 约束条件
•     （1）生产线产能约束:
•     （2）同型号合并生产约束:
• 2 优化算法设计
•   2.1 染色体编码机制
•   2.2 适应度函数及选择机制
•   2.3 遗传算子
•     （1）交叉算子
•     （2）变异算子
•   2.4 订单重组策略
•     （1）统计生产时间情况
•     （2）选择重组订单
•     （3）确定重组量
•   2.5 算法流程
• 3 实例验证
•   3.1 实验一
•   3.2 实验二
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王嘉乐,郑飂默

关键词: 辐照膜,订单排产,遗传算法,订单重组

来源: 组合机床与自动化加工技术 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 汽车工业,自动化技术

单位: 中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所高档数控国家工程研究中心,沈阳高精数控技术有限公司

基金: 国产数控系统功能测评技术研究与应用(2017ZX04018-001)

分类号: U469.7;TP18

DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2019.10.036

页码: 149-153

总页数: 5

文件大小: 442K

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