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对焊弯头工艺规划和生产调度集成问题

浏览: 发表时间:2021-06-01 10:03:48 来源:文章来自网络,如有侵权,请联系删除。

  考虑热工具成本的对焊弯头热轧批量调度问题是一美多目标、多约束条件的排序优化问题,具有NP难的特性,精确算法难以在可行的时间内求得有效解。此外,解决多目标优化问题需要综合考虑相互冲突的目标,协调各个目标间的冲突值,使问题的求解变得更加困难文化基因算法 Memetic Algorithm,MA是一种基于种群的全局搜素和针对问题特征的局部启发式搜素相结合的进化算法,该算法强调局部搜索算子的作用,以平衡全局搜素和局部搜素,因此在对焊弯头组合优化和生产调度领域得到了广泛应用12.Wang等提出一种基于文化基因的分布估计算法求解分布式装配置换流水车间问题; Gonzale等针对安装时间顺序依赖的单机调度间题,设计了一种有效的MA优化加权拖期时间:王洪峰等考虑优化问题的动态和多峰特性,提出一种 Memetic粒子群优化算法,通过标佳的动态测试函数验证了算法的有效性。

  在多目标优化领域,in等针对对焊弯头工艺规划和生产调度集成问题,提出一种多目标MA,以优化完工时间、平衡机器工作量和工作总量;Deng17针对分布式置换流水车间调度问题提出一种竞争MA框程架,针对工厂之间和工厂内部设计不司的算子,采用竟争策略选择算子来优化***完工时间和总拖期时间以上MA相关文献均针对问题特征设计相关的算子和算子的选择策略。

  本文设计了一种基于多种群的学习型文化基因算法 Learnable Memetic Algorithm,LMA),在初始化阶段,将最早交货期优先规则( Earliest Due Date,EDD)和NEH( M. Nawaz. E.E. Enscore,LHam)启发式算法相结合生成初始种群;在全局搜素阶段,舍弃传统算子等槁率选择方式,采用基于累积绩效的方式选择算子,从而使迭代过程中算子的成功次数越多,被选中的槁率越大,而旦引入精英种群,使迭代过程中的个体可以学习精英种群中染色体的特征;在局部搜索阶段,针对不同目标设计不同的搜索策略,舍弃随机点选择方式,依赖染色体中轧制单元的拖期值和轧辊消耗量构造不同的搜素策略;在种群交互阶段,根据单个种群优化目标的非减排序交换两个种群的部分个体,以平衡两个目标值。

  


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