基于COIN算法的工艺原则布置优化

发布时间：2017-10-13 13:34

  本文关键词：基于COIN算法的工艺原则布置优化

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【摘要】：为了解决焊装工厂的工艺原则布置问题,文章运用COIN算法(Coincidence Algorithm),用联合概率矩阵模型代替传统遗传算法的交叉和变异,来更新产生新的子代种群,并在学习和优化过程中利用负相关学习与传统的正相关学习相结合的方法,保持了种群的多样性,提高了算法的收敛速度。最后通过运用该算法解决焊装工厂的工艺原则布置问题,并以遗传算法做对比,验证了COIN算法的有效性。
【作者单位】： 合肥工业大学机械与汽车工程学院;
【关键词】： COIN算法 遗传算法 工艺原则布置
【基金】：国家支撑项目:多平台高节拍汽车车身柔性焊装自动化生产线(2012BAF06B01) 国家智能制造装备发展专项项目(发改办高科[2011]2548号)
【分类号】：TP18;TB497
【正文快照】： 0引言工艺原则布置对各类企业的生产成本和利润有很大的影响,汤普金斯[1]的研究表明:企业的物料运输成本约占总成本的20%~50%,通过合理的布置设计,物流分析、规划,可以有效降低15%~30%,极大的提高了生产效率。工艺原则布置属于组合优化问题,目前实际生产中,最常用的解决方法是

【相似文献】

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1 苏义祥,马历民,路阳,胡克潮;三节炉(0.5t)生产球墨铸铁工艺原则[J];机械研究与应用;2001年03期

2 ;[J];;年期

，

本文编号：1025116