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针对航天结构件生产调度过程中工序加工时间随操作人员能力级别而变化,关重件和关键工序特定设备和人员要求约束等问题,构建综合考虑关键设备和人员双资源约束的柔性车间作业调度数学模型,解决航天结构件生产设备资源维、人员资源维、工序信息维的描述。为实现双资源约束下的柔性调度,提出嵌套式蚁群-遗传混合算法,针对结构件加工工序设备和人员双资源选择问题,建立资源选择问题与蚁群并行搜索的映射关系,设计蚁群算法实现资源选择;为提高算法搜索性能,利用遗传算法求解当前蚂蚁资源选择下的调度问题,在避免人员资源使用冲突前提下实现设备加工工序的优化排序,使得关键设备利用率最大,总完工时间最短,并通过综合考虑蚁群和遗传算法阶段的求解目标进行蚁群算法信息素的更新,大大提高算法获得较优解的性能。最后,通过航天结构件车间实际案例进行算法测试,测试结果表明,嵌套式蚁群-遗传混合算法能有效地求解双资源约束的航天结构件车间生产调度问题,可降低资源总负荷,提高关键设备利用率,避免人员资源冲突,具有良好的综合调度性能。 相似文献
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本文结合工程机械中金属结构件加工特点,分析该类产品数字化制造需求,设计并实现了金属结构件优化下料与生产管控系统。该系统首先构建了金属结构件产品结构模型,通过结构树的形式对产品信息予以维护,并根据此模型对订单信息进行管理;建立了优化排样、优化排产和设备负荷均衡等多目标优化模型,并综合应用零件聚类成组、临界多边形(NFP)和遗传/模拟退火(GA/SA)等算法进行求解;最后通过搭建车间生产管控软硬件平台,对金属结构件生产进行监控。应用该系统可以实现从订单管理、计划调度、优化排料和加工成型到构件焊接的整个生产过程管控一体化,为金属结构件数字化制造提供有力的技术支撑。 相似文献
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描述了多目标汽车排程问题的模型,提出了一个整体解决策略,即利用不同生产阶段间的缓冲区,通过基于改进的蚁群优化算法,实现多目标汽车队列优化以及有限柔性下的队列二次优化,递进式地求解该问题。提出运用蚁群算法解决以降低喷漆清洗成本和“重要选装件”使用率均衡为目标的汽车队列优化问题;设计了候选集—蚁群算法求解环形油漆车身缓冲区结构约束下的汽车队列二次优化问题。算例分析结果表明,提出的整体解决策略及算法具有有效性和优越性。 相似文献
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蚁群遗传算法求解能力约束的柔性作业车间调度问题 总被引:2,自引:1,他引:1
提出一种主、从递阶结构的蚁群遗传求解算法。算法中,主级为蚁群算法,完成工件组合和加工路径选择;从级为遗传算法,完成主级约束下的设备排产。分别以工件延迟时间和设备可用能力为启发式信息,设计蚂蚁工件间和设备间的转移概率;以设备空闲时间最小为目标,设计从级染色体选择、多点交叉和多点变异3类遗传操作。从级染色体适应值取其代表调度方案中工件流通时间的倒数,从蚂蚁游历值取其对应从级染色体种群的最优适应值。最后,通过仿真和比较实验,验证了该算法的有效性 相似文献
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遗传蚁群融合算法求解多项目资源能力平衡问题 总被引:1,自引:0,他引:1
李敬花 《计算机集成制造系统》2010,16(3)
为探索更高效的多项目资源能力平衡优化方法,提出了一种基于遗传蚁群融合算法的求解方法。建立了以单位时间内所有项目的总资源消耗方差为优化目标的问题模型,并设计了模型求解的遗传蚁群融合算法。该算法前过程采用遗传算法进行迭代求解,充分利用遗传算法的快速性和全局收敛性,生成初始信息素分布;后过程采用蚁群算法,充分利用蚁群算法的正反馈性和求精解效率高等特点收敛到最优解。通过具体算例验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
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为更有效地求解柔性作业车间调度问题,提出了一种遗传一蚁群算法,该算法采用遗传算法解决机器分配问题,采用蚁群算法解决工序排序问题.存算法的求解过程中,不断从前期优化中挖掘、学习知识,并采用已获得的知识指导后续优化过程.通过标准实例测试,验证了所提算法的有效性. 相似文献
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针对混合型制造业车间生产调度及时性、合理性、科学性及应用结合性上的不足,提出了一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法,结合混合型生产的特点,首先给出了混合型生产调度问题细化模型,然后对传统生产调度模型中的蚁群算法进行了改进,最后通过在具备混合型生产特点的汽车玻璃制造企业测试应用后,验证了该算法的可行性及有效性。 相似文献
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基于模拟退火算法的矩形件排样 总被引:2,自引:0,他引:2
针对矩形件排样问题,提出了最低轮廓线最佳匹配算法。该算法根据最低轮廓线排放矩形,使板材浪费降至最低。并将其与模拟退火算法相结合,可获得近似最优的排样结果。最后给出不同规模的算例,结果表明,该算法比最低水平线算法排样结果好,是解决矩形件排放的有效方法。 相似文献
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针对矩形件排样问题,提出了最低轮廓线最佳匹配算法。该算法根据最低轮廓线排放矩形,使板材浪费降至最低。并将其与模拟退火算法相结合,可获得近似最优的排样结果。最后给出不同规模的算例,结果表明,该算法比最低水平线算法排样结果好,是解决矩形件排放的有效方法。 相似文献
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基于改进自适应遗传算法的网格任务调度算法 总被引:3,自引:0,他引:3
肖莉萍 《中国制造业信息化》2009,38(1)
针对网格环境动态多变性的特点,对网格环境任务调度中的遗传算法进行研究,提出一种改进的自适应遗传算法.通过对影响遗传算法行为和性能的关键参数交叉概率与变异概率进行分析,提出利用自适应思想以及表征调度性能的种群适应度对交叉概率和变异概率合理选取的自适应遗传算法,使交叉概率和变异概率能随种群适应度自动调节、改变.试验结果表明,改进的自适应遗传算法能使网格任务调度具有较好的种群自适应度,从而表明该方法的有效性. 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘领域中最重要的研究问题之一。Apriori是关联规则挖掘的一种经典算法,它使用候选项集产生测试机制来找出所有满足用户最小支持度的项集,但它需要多次扫描数据库,会产生大量的候选项集。针对Apriori算法的不足,提出了一种基于混合型新的优化算法:Apriori-Mend算法。该算法从优化产生2项集、事务压缩等几个方面对Apriori算法进行优化,将散列技术应用于产生1项集和2项集,采用库优化策略和混合型存储结构,以节省空间和运算时间。实验结果表明,Apriori-Mend算法运行速度比Apriori算法有明显的提高。 相似文献
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In this paper, operation algorithms for a parallel HEV equipped with a relatively small motor are investigated. For the HEV,
the power assist and the equivalent fuel algorithms are proposed. In the power assist algorithm, an electric motor is used
to assist the engine which provides the primary power source. In the equivalent fuel algorithm, the electric energy stored
in the battery is considered to be an equivalent fuel, and an equivalent brake specific fuel consumption for the electric
energy is proposed. From the equivalent fuel algorithm, distribution of the engine power and the motor power is determined
to minimize the fuel consumption for a given battery state of charge (SOC) and a required vehicle power. It is found from
the simulation results that the fuel economy and the final battery SOC depend on the motor discharge energy and it is the
best way to charge the battery only by the regenerative braking, not by the engine to improve the overall fuel efficiency
of the HEV with the relatively small motor. 相似文献
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对目前在非对称加密系统中占主流地位的RSA算法进行分析研究,并利用微软的.NET Framework 2.0框架给出其具体的C#代码实现。 相似文献