針對現(xiàn)有遺傳算法在解決柔性作業(yè)車間調(diào)度問題中易產(chǎn)生非法解且運(yùn)行時間長等缺陷,提出了一種求解該問題的改進(jìn)遺傳算法。本算法優(yōu)化了初始解的產(chǎn)生機(jī)制,使用了隨機(jī)聯(lián)賽選擇和精英選擇相結(jié)合的選擇策略,加快了算法的收斂速度,同時設(shè)計了一種新的基于機(jī)器的兩點(diǎn)交叉和基于工序的單點(diǎn)變異操作,完全避免了算法運(yùn)行過程中由于生成非法解而引起的染色體的修復(fù)和重建過程,減少了算法的運(yùn)行時間。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法具有尋優(yōu)能力強(qiáng),運(yùn)行時間短等優(yōu)點(diǎn)。 

【文章來源】：電子測量技術(shù). 2020,43(07)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

染色體結(jié)構(gòu)示意圖

機(jī)器部分,使用兩點(diǎn)交叉,僅對兩條父代染色體中的機(jī)器編碼部分進(jìn)行交叉,根據(jù)表1,隨機(jī)產(chǎn)生的兩條染色體兩點(diǎn)交叉過程如圖2所示。1)在父代染色體P1和P2中,產(chǎn)生兩個不大于染色體長度N的隨機(jī)點(diǎn)T1,T2。如圖2產(chǎn)生隨機(jī)點(diǎn)基因位2和基因位4。

工序部分,使用單點(diǎn)變異,僅對父代染色體中的工序編碼部分進(jìn)行變異。根據(jù)表1,隨機(jī)產(chǎn)生的一條染色體單點(diǎn)變異過程如圖3所示。1)在工序編碼部分中,產(chǎn)生一個不大于染色體長度N的隨機(jī)點(diǎn)T1,如圖3產(chǎn)生隨機(jī)點(diǎn)基因位4。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]改進(jìn)的禁止近親雜交的自適應(yīng)遺傳算法[J]. 沈文輝,任芳,范迪.  電子測量技術(shù). 2018(16)
[2]考慮能耗與質(zhì)量的機(jī)床構(gòu)件生產(chǎn)線多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度方法[J]. 朱光宇,徐文婕.  控制與決策. 2019(02)
[3]混合遺傳蝙蝠算法求解單目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題[J]. 徐華,程冰.  小型微型計算機(jī)系統(tǒng). 2018(05)
[4]面向能耗的柔性作業(yè)車間動態(tài)調(diào)度研究[J]. 陳超,王艷,嚴(yán)大虎,紀(jì)志成.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2017(09)
[5]改進(jìn)遺傳算法求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題[J]. 鄒澤樺,曾九孫,蔡晉輝.  計算機(jī)測量與控制. 2017(04)
[6]面向能耗的多工藝路線柔性作業(yè)車間分批優(yōu)化調(diào)度模型[J]. 李聰波,沈歡,李玲玲,易茜.  機(jī)械工程學(xué)報. 2017(05)
[7]柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的改進(jìn)遺傳算法[J]. 張騰飛,馬躍,李力,胡毅,程倩.  小型微型計算機(jī)系統(tǒng). 2017(01)
[8]遺傳算法求解低碳柔性車間生產(chǎn)調(diào)度問題[J]. 張國輝,黨世杰.  組合機(jī)床與自動化加工技術(shù). 2016(11)
[9]考慮工件移動時間的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究[J]. 張國輝,黨世杰.  計算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(08)
[10]基于改進(jìn)遺傳算法的多目標(biāo)FJSP問題研究[J]. 劉勝,于海強(qiáng).  控制工程. 2016(06)



本文編號：3435206