基于遗传算法的铸造热处理炉次计划

发布时间：2018-09-12 17:17

【摘要】：为了提高铸造热处理生产效率,从合炉约束、炉次容量利用率以及交货期3个方面综合考虑,建立了铸造热处理炉次计划多目标整数规划模型,并提出了分类与遗传算法相结合的求解方案。基于合炉约束将任务集分类并生成炉次计划可能的候选集,根据炉次容量利用率及交货期两个因素对候选集评分,将排名前5的候选集作为炉次计划的最终候选集。设计了改进的遗传算法,改进策略包括采用两种不同交叉算子,模拟退火机制以及重置算子。基于改进的遗传算法对5个候选集进行求解,将得到的最优方案作为最终炉次计划。通过仿真实验与实际对比验证了数学模型及求解算法的有效性和适用性。
[Abstract]:In order to improve the production efficiency of foundry heat treatment, a multi-objective integer programming model of casting heat treatment furnace schedule was established from three aspects: furnace constraints, furnace capacity utilization ratio and delivery date. A scheme combining classification with genetic algorithm is proposed. The task set is classified and the possible candidate set is generated based on the combined furnace constraints. The first 5 candidate sets are selected as the final candidate sets according to the two factors of furnace capacity utilization and delivery date. An improved genetic algorithm is designed, which includes two different crossover operators, simulated annealing mechanism and reset operator. Based on the improved genetic algorithm, five candidate sets are solved, and the optimal scheme is used as the final furnace schedule. The validity and applicability of the mathematical model and the algorithm are verified by the comparison between simulation and practice.
【作者单位】： 华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室;
【基金】：国家数控重大专项资助项目(2012ZX04012-011)~~
【分类号】：TG28;TP18

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本文编号：2239691