針對(duì)裝配序列規(guī)劃問(wèn)題,在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上將裝配工作臺(tái)翻轉(zhuǎn)角和裝配點(diǎn)移動(dòng)距離納入評(píng)價(jià)指標(biāo),并結(jié)合遺傳算法提出了一種基于改進(jìn)和聲搜索算法的裝配序列規(guī)劃方法。在空間干涉矩陣約束下改進(jìn)算法參數(shù)設(shè)置及新和聲產(chǎn)生方式,使改進(jìn)后的和聲搜索算法各參數(shù)根據(jù)迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)變化,實(shí)現(xiàn)參數(shù)自適應(yīng),最后以齒輪泵為例驗(yàn)證了文中算法比基本和聲算法及蟻群算法更優(yōu)。 

【文章來(lái)源】：湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào). 2020,34(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

裝配移動(dòng)行程

式中：BC(t）為實(shí)時(shí)和聲交叉概率；BCmax與BCmin分別為最大與最小和聲交叉概率。2）新和聲產(chǎn)生方式改進(jìn)在基本HS算法中，新和聲產(chǎn)生方式為根據(jù)HMCR從和聲庫(kù)中隨機(jī)選取和聲，當(dāng)從記憶庫(kù)中選取和聲時(shí)根據(jù)PAR在原來(lái)和聲的基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)得到新的和聲，這種新和聲產(chǎn)生方式容易使算法在迭代過(guò)程中降低和聲庫(kù)中和聲種類多樣性使算法收斂在局部最優(yōu)解。文中提出的SGHS算法根據(jù)HMCR在和聲庫(kù)中隨機(jī)選擇1組和聲并交換和聲中的音調(diào)產(chǎn)生新和聲，增加了和聲庫(kù)的多樣性。當(dāng)對(duì)新產(chǎn)生的和聲進(jìn)行微調(diào)時(shí)，基本和聲算法根據(jù)PAR和BW進(jìn)行微調(diào)得到新和聲，SGHS算法從和聲庫(kù)中隨機(jī)選擇2個(gè)和聲根據(jù)BC進(jìn)行交叉，得到2個(gè)新和聲，再使用適應(yīng)度評(píng)價(jià)函數(shù)對(duì)2個(gè)新和聲進(jìn)行評(píng)價(jià)，選擇適應(yīng)度較好的和聲作為新和聲。

對(duì)SGHS算法進(jìn)行參數(shù)設(shè)置，算法中較大的HMCR有利于提高算法局部搜索能力，較小的HM-CR有利于增加和聲庫(kù)HM中和聲的多樣性，根據(jù)文獻(xiàn)[15]的研究，將算法中各參數(shù)分別設(shè)置為HM-CR為0.90、PARmax為0.65、PARmin為0.20、BWmax為0.60、BWmin為0.20、HM為100。和聲適應(yīng)度由式（7）中適應(yīng)值函數(shù)F進(jìn)行評(píng)價(jià)，歸一化處理后通過(guò)層次分析法確定式中權(quán)重w1～w4分別為0.353 6、0.313 3、0.181 4、0.151 7，算法迭代次數(shù)Tmax為200。首先記錄通過(guò)空間綜合干涉矩陣生成的所有零件可能的裝配先后關(guān)系，算法迭代時(shí)通過(guò)判斷是否符合記錄的信息以保證裝配序列是可行序列，最終計(jì)算出裝配序列為11→7→6→9→10→8→17→1→12→2→13→3→14→4→15→5→16→22→23→24→25→21→18→19→20。蟻群算法具有較強(qiáng)的負(fù)反饋機(jī)制，在TSP問(wèn)題上被廣泛應(yīng)用。裝配序列規(guī)劃問(wèn)題類似TSP問(wèn)題，螞蟻覓食路徑上的地點(diǎn)與裝配序列中的零件可以較好地結(jié)合，因此在裝配序列規(guī)劃問(wèn)題上也常使用蟻群算法求解，由于蟻群算法在裝配序列規(guī)劃問(wèn)題上研究較成熟，所以將SGHS算法與文獻(xiàn)[16]中所提出的蟻群算法相比較，分析解的質(zhì)量與收斂速度，結(jié)果如圖4所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3219105