為降低一體化生產(chǎn)車間的物流運(yùn)輸費(fèi)用和減少設(shè)備占用面積,提出了組合變異多種群遺傳算法的設(shè)備布局優(yōu)化方法。對(duì)數(shù)控機(jī)床與機(jī)器人的一體化車間設(shè)備布局問(wèn)題進(jìn)行了抽象,以物流費(fèi)用最少和占用面積最小為目標(biāo),建立了車間設(shè)備布局問(wèn)題的優(yōu)化模型。根據(jù)交叉和變異參數(shù)對(duì)算法的影響,通過(guò)設(shè)置不同算法參數(shù)實(shí)現(xiàn)不同搜索策略傾向;為了深化局部搜索能力,給出了隨機(jī)數(shù)調(diào)節(jié)的組合變異策略,從而提出了組合變異多種群遺傳算法的模型求解方法。經(jīng)驗(yàn)證,組合變異多種群遺傳算法的搜索能力強(qiáng)于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法;加入機(jī)器人后,工件物流費(fèi)用減少了15.85%,對(duì)設(shè)備的包絡(luò)長(zhǎng)度減少了6.64%,說(shuō)明了機(jī)器人加入生產(chǎn)車間的經(jīng)濟(jì)性與合理性。

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【文章目錄】：
0 引言
1 問(wèn)題描述與模型
    1.1 問(wèn)題描述
    1.2 問(wèn)題抽象
    1.3 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)
        (1)占用面積最小優(yōu)化模型。
        (2)工件運(yùn)輸成本優(yōu)化模型。
        (3)混合優(yōu)化模型。
2 組合變異多種群遺傳算法
    2.1 算法原理
    2.2 組合變異多種群遺傳算法實(shí)現(xiàn)
        (1)編碼。
        (2)基因初始化。
        (3)適應(yīng)度函數(shù)。
        (4)交叉。
        (5)組合變異。
        (6)選擇。
        (7)移民策略。
        (8)算法結(jié)束。
    2.3 算法流程
3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析
    3.1 參數(shù)設(shè)定及優(yōu)化
    3.2 優(yōu)化結(jié)果及分析
4 結(jié)論



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