基于蚁群优化算法的柔性制造系统加工路径流量规划优化设计研究

发布时间：2021-07-16 07:48

　　柔性制造系统工件加工路径流量的优化分配是系统规划设计和生产管理调度所需面对的重要问题,而此问题的NP—complete特性使最优解不能用多项式精确求得。本文采用结合网格法的蚁群优化算法来求解此问题近似最优解。 （1）阐述了柔性制造系统的基本概念,指出系统资源优化配置的重要性,概括了在此领域的国内外研究现状。 （2）介绍了蚁群优化算法的生物学基础、原理、特点和各种改进方法,确定理论相对成熟的蚁周系统做为求解柔性制造系统流量优化分配问题的应用算法。 （3）应用闭环排队网络模型对柔性制造系统建模,分析系统各部分的逻辑关系,提取求解所需的系统变量和已知条件。 （4）使用网格法将系统变量离散化,达到可用蚁群优化算法来进行搜索求解的目的,推导出蚁周系统算法的具体实现过程。 （5）结合一柔性制造系统的具体实例,给出蚁周系统的计算结果并与模拟退火算法进行比较,得出蚁群优化算法能够很好得解决柔性制造系统工件加工路径流量的优化分配问题。 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

多服务台排队方式

一旦某一工件完成所需的全部加工而离开系统，另一工件便立即进入系统“3，。柔性制造系统的闭排队网络模型如图3一3所示，它不考虑系统的实际布局，而只考虑各组成部分之间的逻辑关系，因此，该模型可以适用于不同布局的柔性制造系统，是一种适用程度很广的模型。图3一3:柔性制造系统闭环排队网络模型示意图

ofr(intj=0:j<N:j++)dATU[i]口]=0.0:图3一6a算例1结果界面图3一6b算例2结果界面图3一6算例结果界面算例1:假设这一柔性制造系统所需加工的产品及设备相关信息如表3一3所示:据表所得此柔性制造系统共加工2种工件，其中第一种工件有两种加工模式，而第二种工件则有四种加工模式，每种工件产量与总产量的比例分别为月二40%、凡二60%，现需要求得各加工路径的相对流量。其中L/UL代表装卸工作站，Lath代表各型数控车床，min代表各型数控铣床，AGv代表输送小车，mS代表各型加工设备的数量。表3一3算例1所需加工产品及设备信息工工件件产量量加工工各工件的每种加工线路在设备上的工作时间枷枷种种类ggg比例例线路rrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrFFFFFgggggL/ULLLLathlllLathZZZLath333MilllllMi11222AGVVVlllll0.44411110002OOOOOOO255555999222222222122222l55515555520001222222220.6661111222155555122210000012222222222221555100055555100020001555333333333155555520001555551000155544444444420001000155555520005551888各各组设备数Smmm333222222222222222333首先确定蚂蚁数m二30

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合遗传算法的FMS优化配置及其工艺路线规划[J]. 李建勇,查建中,鄂明成.  系统工程理论与实践. 2004(02)
[2]连续优化问题的蚁群算法研究[J]. 高尚,钟娟,莫述军.  微机发展. 2003(01)
[3]关于求解难组合优化问题的蚁群优化算法[J]. 李有梅,王文剑,徐宗本.  计算机科学. 2002(03)
[4]带杂交算子的蚁群算法[J]. 陈烨.  计算机工程. 2001(12)
[5]离散事件动态系统理论及应用[J]. 胡峰,温熙森,孙国基.  电脑与信息技术. 2001(05)
[6]一种基于改进蚁群算法的多点路由算法[J]. 王颖,谢剑英.  系统工程与电子技术. 2001(08)
[7]含信息反馈的生产计划优化模型研究[J]. 刘臣勇,周泓.  北京航空航天大学学报. 2000(04)
[8]FMS统一建模技术与方法[J]. 赵天奇,陈禹六,李培根.  高技术通讯. 2000(05)
[9]基于蚂蚁算法的QoS路由调度方法[J]. 张素兵,吕国英,刘泽民,周正.  电路与系统学报. 2000(01)
[10]自适应蚁群算法[J]. 张纪会,高齐圣,徐心和.  控制理论与应用. 2000(01)



本文编号：3286602