基于改进遗传算法的置换装配线调度问题研究

发布时间：2017-08-28 23:18

  本文关键词：基于改进遗传算法的置换装配线调度问题研究

  更多相关文章： 组合优化 装配线调度 关联规则 改进遗传算法 人工解

【摘要】：企业的置换装配线调度问题(Permutation Assembly-line Scheduling Problem,PASP)是一类典型的NPhard型生产调度问题,是现代集成制造系统CIMS极为关心的问题。该问题可以具体描述为n个工件要在m台机器上加工,每个工件需要经过m道工序,每道工序要求不同的机器,这n个工件通过m台机器的顺序相同,它们在每台机器上的加工顺序也相同,问题的主要目标是找到n个工件在每台机器上的最优加工顺序,使得最大完工时间最小。由于PASP问题的NP-hard性质,本文使用遗传算法对其进行求解。尽管遗传算法常用以求解调度问题,但其选择与交叉机制易导致局部最优及收敛慢。因此,本文提出基于区块挖掘与重组的改进遗传算法用于求解置换装配线调度问题。首先通过关联规则挖掘出不同的优秀基因,然后将具有较优结果的基因组合为优势区块,产生具优势的人工解,并引入高收敛性的局部搜索方法,提高搜索到最优解的机会与收敛效率。本文以OR-Library中Taillard标准测试例来验证改进遗传算法的求解质量与效率,结果证明:本文所提算法与其它求解调度问题的现有5种知名算法相比,不仅收敛速度较快,同时求解质量优于它们。
【作者单位】： 昆明理工大学质量发展研究院;
【关键词】： 组合优化 装配线调度 关联规则 改进遗传算法 人工解
【基金】：云南省自然科学基金资助项目(2012ZC012X) 昆明理工大学人才培养基金项目(14118310)
【分类号】：TP18;TB497
【正文快照】： 1引言调度是生产管理中实现有限资源分配优化的工具,它将各生产作业按照作业活动的优先级及时间设置来进行安排[1],因此良好的调度能减少资源的闲置时间,更有效地完成整体流程。调度广泛应用于各领域,如货运物流路线[2-3]、机场航班[4-5]以及CPU调度[6-7]等。置换装配线调度问

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本文编号：750055