本文選題：改進(jìn)遺傳算法　切入點(diǎn)：多目標(biāo)　出處：《南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為降低柔性作業(yè)車間調(diào)度中的能耗,在分析柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究現(xiàn)狀和不足的基礎(chǔ)上,以完工時(shí)間、機(jī)器能耗和工人操作機(jī)器的舒適度作為柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的多目標(biāo)函數(shù)。利用改進(jìn)遺傳算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化研究。算法中采用權(quán)重法對(duì)種群進(jìn)行初始化處理以獲得較好的解;采用快速解碼獲得需要的總適應(yīng)度值;利用改進(jìn)的交叉及變異操作,避免非法解的產(chǎn)生;利用精英保留策略保留優(yōu)秀基因,提高求解效率和求解質(zhì)量。通過對(duì)具體案例仿真驗(yàn)證算法的有效性。
[Abstract]:In order to reduce the energy consumption in the flexible job shop scheduling, based on the analysis of the present situation and deficiency of the flexible job shop scheduling problem, the completion time is taken into account. The energy consumption of machine and the comfort degree of workers operating machine are taken as multi-objective function of flexible job shop scheduling problem. The improved genetic algorithm is used to optimize the problem. In the algorithm, the population is initialized by weight method to obtain a better solution. Using fast decoding to obtain the required total fitness; using improved crossover and mutation operations to avoid the generation of illegal solutions; using elite retention strategy to retain excellent genes, The efficiency and quality of the solution are improved. The effectiveness of the algorithm is verified by the simulation of a specific case.
【作者單位】： 安徽工程大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51305001) 安徽省自然科學(xué)基金(1708085ME129) 安徽省高校優(yōu)秀青年人才支持計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(gxyq ZD2016125) 安徽省科技計(jì)劃項(xiàng)目(1604a0902183)
【分類號(hào)】：TB497;TP18

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 周馨,劉溪涓,鐘廷修;工程設(shè)計(jì)中基于遺傳算法的實(shí)例修改技術(shù)[J];機(jī)械設(shè)計(jì);2001年02期

2 薛梅;劉穎;鄔志敏;李國云;王濤;;基于遺傳算法的高溫空冷冷凝器優(yōu)化設(shè)計(jì)[J];流體機(jī)械;2009年02期

3 吳劍鋒;王彩華;張麗娜;;遺傳算法在工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J];建材技術(shù)與應(yīng)用;2009年04期

4 劉奧;周重威;李明宇;;基于遺傳算法的拆卸序列規(guī)劃研究[J];裝備制造技術(shù);2012年05期

5 鹿躍麗,李菊麗,周力平;遺傳算法及其在工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J];鄭州輕工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);1997年03期

6 周宇峰,王耀俊;遺傳算法在超聲檢測反演參數(shù)中的應(yīng)用[J];應(yīng)用聲學(xué);1999年06期

7 曾穎,林金清,李浩然,韓世鈞;應(yīng)用遺傳算法估算溶液熱力學(xué)模型參數(shù)[J];計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué);2003年Z1期

8 田豐春;利用遺傳算法實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目管理資源優(yōu)化[J];南京曉莊學(xué)院學(xué)報(bào);2003年04期

9 黃康,許志偉,董迎暉;改進(jìn)的遺傳算法及其在多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J];機(jī)械設(shè)計(jì);2005年09期

10 陳華東;王樹宗;韓云山;楊濤;;基于遺傳算法的非線性最小二乘在純方位系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];艦船科學(xué)技術(shù);2007年06期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 李國云;劉穎;薛梅;鄔志敏;;遺傳算法在高溫空冷冷凝器優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[A];第五屆全國制冷空調(diào)新技術(shù)研討會(huì)論文集[C];2008年

2 劉戊洪;藍(lán)兆輝;;遺傳算法應(yīng)用中約束處理方法綜述[A];第十三屆全國機(jī)構(gòu)學(xué)學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2002年

3 馮璐;袁圖中;;遺傳算法在參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用研究[A];全國金屬礦山采礦新技術(shù)學(xué)術(shù)研討與技術(shù)交流會(huì)論文集[C];2007年

4 楊吉新;陳定方;;基于遺傳算法的有限元方法[A];第九屆全國結(jié)構(gòu)工程學(xué)術(shù)會(huì)議論文集第Ⅰ卷[C];2000年

5 張錦玲;胡平放;孫啟明;雷飛;余偉之;;利用遺傳算法確定巖土熱物性參數(shù)的研究[A];全國暖通空調(diào)制冷2010年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

6 王佩佩;;遺傳算法在經(jīng)山寺鐵礦爆破參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用[A];中國爆破新技術(shù)Ⅲ[C];2012年

7 吳忠強(qiáng);劉坤;奧頓;;基于遺傳算法的電液位置伺服系統(tǒng)模糊控制[A];中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)全國第九屆自動(dòng)化新技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2004年

8 王洪超;李亞安;齊彥生;;遺傳算法用于水聲信號(hào)預(yù)測方法研究[A];2006’和諧開發(fā)中國西部聲學(xué)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2006年

9 董廣軍;朱朝杰;戴晨光;;遙感數(shù)據(jù)的不確定性及其遺傳算法處理應(yīng)用[A];第八屆中國青年運(yùn)籌信息管理學(xué)者大會(huì)論文集[C];2006年

10 孫寬;喬文孝;;遺傳算法在陣列聲波慢度提取中的應(yīng)用[A];2008年全國聲學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 張士偉;三維聲學(xué)快速多極基本解法在機(jī)械噪聲預(yù)測中的應(yīng)用研究[D];沈陽工業(yè)大學(xué);2016年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 韓明;遺傳算法在作業(yè)車間調(diào)度問題中的應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2015年

2 倪康;協(xié)同技術(shù)在中央空調(diào)節(jié)能系統(tǒng)中的應(yīng)用與研究[D];安徽工程大學(xué);2015年

3 李加鑫;水聲寬帶換能器匹配技術(shù)研究與應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2014年

4 陳松濤;面向中小制造企業(yè)加工車間的多目標(biāo)調(diào)度方法及系統(tǒng)開發(fā)[D];河南工業(yè)大學(xué);2015年

5 李慶堂;基于改進(jìn)遺傳算法的多工藝路線及批量生產(chǎn)車間作業(yè)調(diào)度優(yōu)化[D];青島理工大學(xué);2015年

6 王松;基于遺傳算法的單機(jī)逆調(diào)度方法研究[D];華中科技大學(xué);2014年

7 丁厚安;改進(jìn)遺傳算法與ANSYS協(xié)同在結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[D];南昌航空大學(xué);2016年

8 劉忠保;基于PRO/Ⅱ和Excel集成及GA尋優(yōu)的化工過程操作優(yōu)化[D];華南理工大學(xué);2016年

9 邢進(jìn);基于遺傳算法的多目標(biāo)柔性資源調(diào)度研究[D];天津大學(xué);2014年

10 顧蕾;基于改進(jìn)遺傳算法的流水車間調(diào)度研究[D];南昌大學(xué);2016年

，

本文編號(hào)：1579547