基于遗传算法的焊接生产线工位平衡规划方法

在现代化大规模大批量的流水装配制造业中,数量众多的作用分配和多工位的合理安排使工位平衡问题显得更为突出。针对第一类工位平衡问题,即在给定的生产节拍下最小化工位数,首先分析了该问题并建立了数学模型,进而提出了一种基于改进遗传算法求解工位平衡问题的方法。该算法以焊接任务的操作顺序优先关系为约束前提,在初始种群的生产以及交叉和变异过程中保证了染色体解的可行性,同时在遗传算法的选择过程中考虑了具有相同工位数的最优作业方案的工时标准差,从而提高了算法的搜索效率和解的可靠性。最后通过实例求解验证了该算法的有效性。     

基于FlexSim的制造业生产线平衡优化与仿真

随着市场需求的不断增长,人工成本日益增高,中小型制造企业受资金、技术等因素的影响,无法及时开展生产方式的转型,在行业中的竞争力较弱。文章从中小型制造企业生产线平衡率偏低的问题着手,对S公司的生产线进行系统化分析,结合FlexSim仿真方法评估其生产线存在的问题,并提出生产线平衡优化的改进方案。对比分析仿真前后的效果数据发现,S公司生产线的平衡率提升了21.9百分点,解决了该企业生产线不平衡的问题,文章的研究有助于推进制造企业物流流程和生产工艺流程实现进一步优化。     

遗传算法在混合装配线平衡优化中的应用

装配线平衡是生产计划中一个重要环节,针对混合装配线平衡优化中工作站平衡和不同产品投放次序两方面的问题,分别建立了数学模型。通过遗传算法思想,分别为两方面问题提出改进后求解算法,来寻求优化后的结果。最后通过实例仿真计算,验证了求解算法的有效性。     

基于遗传算法和禁忌搜索的混合优化策略

将禁忌搜索和遗传算法相结合,给出了一种求解优化问题的混合策略--禁忌遗传优化算法.该算法一方面为禁忌搜索找到了较好的初始点,减少了调用禁忌搜索的次数,另一方面也可以克服遗传算法爬山能力差的缺点,从而加快了收敛速度,提高了解的质量.通过实例验证了该优化算法的有效性和可靠性,并将其用于网络拥塞控制的研究中,为进一步实施网络拥塞控制提供了一种有效的途径.     

基于优化遗传算法的FCM

针对FCM算法容易收敛于局部极小点的缺陷,将一种优化的遗传算法应用于FCM上,很好地解决了算法的抗局部收敛性。实验结果表明,改进后的算法不仅保留着原FCM算法的快速收敛优势,还很好地控制了局部收敛,提高了算法的全局搜索能力,具有更好的聚类性能。     

基于遗传算法的人工鱼群优化算法

人工鱼群算法(AFSA)是一种高效的群智能全局优化技术.通过对人工鱼群算法(AFSA)不足的研究,在遗传算法的基础上,提出了基于遗传算法的人工鱼群优化算法.该算法保留了人工鱼群算法(AFSA)简单、易实现的特点,同时克服了人工鱼漫无目的的随机游动或在非全局极值点的大量聚集,显著提高了算法的运行效率和求解质量.最后通过大量的函数和实例测试结果表明,与其它算法相比,该算法是可行和有效的,具有运行速度快和求解精度高等特点.     

基于禁忌搜索遗传混合算法的装配线平衡

针对装配线平衡问题(ALBP),文中提出了一种禁忌搜索遗传混合算法.在混合算法中,遗传算法部分采用特殊的遗传变异操作算子(双点交叉和移位插入变异),使算法只在可行作业序列子空间中进行搜索,有效减小了搜索范围,提高了算法运行效率;禁忌搜索部分是在每代遗传操作完成以后,随机选择一些个体进行禁忌搜索操作,来增强算法的搜索能力.最后以经典问题的求解验证了禁忌搜索遗传算法在收敛性能和计算效率上较使用单纯的遗传算法高.     

基于禁忌搜索遗传混合算法的装配线平衡

针对装配线平衡问题（ALBP）,文中提出了一种禁忌搜索遗传混合算法。在混合算法中,遗传算法部分采用特殊的遗传变异操作算子（双点交叉和移位插入变异）,使算法只在可行作业序列子空间中进行搜索,有效减小了搜索范围,提高了算法运行效率;禁忌搜索部分是在每代遗传操作完成以后,随机选择一些个体进行禁忌搜索操作,来增强算法的搜索能力。最后以经典问题的求解验证了禁忌搜索遗传算法在收敛性能和计算效率上较使用单纯的遗传算法高。     

基于改进遗传算法的资源优化配置研究

当前在解决资源优化配置问题时往往使用贪婪算法、遗传算法等.但贪婪算法只能选择一个最优度量标准,所以只能获得度量意义下的最优解而不是该问题的最优解,而如果直接使用遗传算法又存在搜索空间过大、耗时过长的问题.提出了一种新的算法.先基于贪婪算法获得问题的初始解空间,然后对初始解空间进行冲突检测与消解,最后运用改进的遗传算法进行优化获得最优方案.测试算例表明大大缩小了遗传算法的搜索空间,在保证获得最优解的条件下加快了收敛速度并有效防止了种群的退化.提出的算法在突发事务的处理方面具有一定的意义.     

基于改进遗传算法的汽车混流装配线排序优化

针对汽车混流装配线投产排序问题,建立一个最小生产循环周期内以各工位总等待装配时间最短为目标的数学模型.为解决标准遗传算法(SGA)收敛速度慢的缺陷,设计改进遗传算法(IGA)求解该问题.提出一种基于定长实数编码和定序模式的自适应单点交叉操作避免不可行解的产生,并在选择操作中引入精英保留策略,保留优良个体不被破坏...     

距离寻优中Dijkstra算法的优化

Dijkstra算法在求解两指定顶点间最短距离时,对两顶点之间最短路径以外的大量顶点进行了计算,而影响了算法的速度。在对Dijkstra算法分析的基础上,结合网络模型的特点,对Dijkstra算法进行了优化。优化算法基于两点之间直线最短的思想,改变了对顶点处理顺序的规则。在算法流程中只对最短路径上及其附近的顶点做了处理。而与最短路径相距较远的顶点基本不涉及。因此,在优化处中计算的顶点数量大幅减少,提高了算法的速度,给出了优化算法的正确性证明,对优化算法的实用性和效率加以讨论,优化算法在实际中已经得到应用。     

基于分治思想和遗传算法的集装箱装载优化模型

大型平台的远距离运输任务中,对装载方案作合理规划,可以显著降低成本、提高效率,具有重要研究意义.基于实际场景,提出一种改进的集装箱装载优化模型.综合考虑空间利用效率、船队控制成本和快速作业反应三个要求,设计多目标优化函数;对船型、设备种类构建双重匹配约束;通过分治思想对复杂模型进行拆分,应用遗传算法优化求解.仿真实验结...     

基于局部类别分析和遗传算法的查询优化算法

查询扩展是信息检索中优化查询的一种有效方法。针对信息检索中用户查询关键词与文档标引词不匹配的问题,提出一种基于局部类别分析和遗传算法的查询优化算法。该算法分两个阶段实现:第1阶段对用户提交的查询Qold进行扩展,采用基于局部类别分析的查询扩展方法选择查询扩展词构成新查询Qnew;第2阶段对新查询Qnew进行权重分配,采用遗传算法对扩展后的查询进行权重调整得到最优查询向量,再次对测试集中的文档进行二次检索。实验结果表明,该算法比单独使用局部上下文分析算法、局部类别分析算法均有更优的检索性能。     

基于单纯形算子的混合遗传算法

通过遗传算法（GA）与传统单纯形搜索法相结 合,并基于对遗传算法算子计算结构的调整,提出一种针对非线性规划问题的新算法——基 于单纯形算子的混合遗传算法（HGA）,仿真结果验证了这种新算法的有效性和合理性．     

基于自适应遗传算法的实现服务质量优化

服务质量优化问题是多维服务质量参数映射有限的资源问题,这个优化问题是一个NP－hard问题,我们采用通过改进流行遗传算法来解决这一棘手问题,于是提出了基于权的自适应遗传算法（weighted based adaptiv genetic algorithm) 通过实验说明这一算法优于目前为止最好的启示式算法和普通的遗传算法,算法运算时间短,鲁棒性强。     

基于节点压缩的寻径优化算法

最短路径问题是一个经典问题,而目前的研究大多是针对给定起点和终点,选择从起点到终点的最短路径,且取得了不少成果。而对于限定时间的最短路径问题的研究成果相对较少,这类问题在现实生活中却随处可见。针对这一问题提出几种限定时间的寻径优化算法,从对回溯法的改进到不同的节点压缩的方法,给出改进的回溯法以及三种基于节点压缩的寻径算法。算法实现在限定的时间内从起点出发经过给定的节点集合再到达终点的路径选择,并针对不同复杂度的网络图有相应合适的算法可以选择,从而有效地解决这类问题。     

基于遗传算法的汽车仪表板横梁参数优化

节能、安全和环保是汽车工业的发展方向,汽车轻量化是实现节能减排的重要手段,以重量为目标的汽车零部件结构优化设计对减轻零件重量、提升整车性能具有重要的工程意义。以上汽通用五菱股份有限公司某车型仪表板横梁总成结构为研究对象,利用有限元分析方法对汽车仪表板横梁进行性能分析,通过正交试验方法找出对汽车仪表板横梁重量和振动性能影响较大的因素,并利用遗传算法进行结构参数优化。结果表明,在不影响各项性能的前提下,通过优化设计方法,该仪表板横梁总成减重9.96%,取得了较好的轻量化效果。     

基于神经网络和遗传算法的锅炉燃烧建模与优化

通过对影响锅炉效率的物理量的分析,建立了以神经网络表示主要物理量之间关系的锅炉燃烧系统模型,并采用遗传算法对模型进一步优化,从而实现了对锅炉燃烧的优化.仿真结果表明,通过调整锅炉燃烧系统优化模型参数,该模型能够同时满足锅炉燃烧效率和降低污染物排放的要求,从而实现锅炉的节能低污.     

基于遗传算法的最优布局问题求解

二维不规则形状物体的自动最优布局问题是一个在许多生产实践如VLSI制造、造船、金属切割和纺织等中有关键应用的重要问题，也是一个计算机科学和运筹学中的基本问题，使使用传统的方法很到满意解答，针对该问题，提出了一个基于遗传算法的求解方法，并将它应用到服装计算机辅助设计中去，给出了此问题的形式化描述，并将问题归约为一种关于多边形运动规划的筹价形式，根据问题的特性设计了算法的3个重要算子，在解的解码和评价过程中则充分利用了已有的关于多边形运动规划的最优算法，实验结果表明所提出的方法能较好地解决最优布局问题。