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企业货运铁路取送车作业智能优化方法
被引量:
1
1
作者
雷友诚
肖媛
+2 位作者
王雅琳
桂卫华
周开军
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期81-86,共6页
针对综合布局(同时具有放射状和树枝状)的企业货运铁路专用线的特点,提出了一种智能优化方法.该方法在建立取送作业模型的基础上,对问题进行分解,提出了两级优化策略,即先并行求解各车间内树枝状取送作业的子优化问题、再综合求解车间...
针对综合布局(同时具有放射状和树枝状)的企业货运铁路专用线的特点,提出了一种智能优化方法.该方法在建立取送作业模型的基础上,对问题进行分解,提出了两级优化策略,即先并行求解各车间内树枝状取送作业的子优化问题、再综合求解车间之间放射状取送作业优化问题.依据该优化策略,设计了一种融合遗传算法和蚁群算法的遗传精英蚁群优化算法(GAASelite)求解取送车作业优化问题.实验仿真结果证明,该方法能有效地优化铁路取送车作业问题.
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关键词
综合布局专用线
取送车作业
遗传
精英
蚁
群
优化
算法
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职称材料
基于ACGA的虚拟制造单元重构中资源选择与分配问题研究
被引量:
3
2
作者
冷晟
魏孝斌
+1 位作者
王宁生
张文艺
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2006年第8期922-927,共6页
在虚拟制造单元可重构的环境下,制造资源选择策略是决定制造系统生产性能的关键因素之一。在保证按时完成所有加工任务的前提下,尽可能有效地利用系统的制造资源,对制造资源进行优化组合,降低制造费用,缩短加工任务的完成时间,从而根据...
在虚拟制造单元可重构的环境下,制造资源选择策略是决定制造系统生产性能的关键因素之一。在保证按时完成所有加工任务的前提下,尽可能有效地利用系统的制造资源,对制造资源进行优化组合,降低制造费用,缩短加工任务的完成时间,从而根据产品开发的需要进行单元重构。本文建立了以满足工件交货期为前提,在产品多工艺路径的制造方式下,制造费用最小,直接利润最大化的资源选择与分配问题的数学模型,引入蚁群遗传算法。这种资源选择首先产生若干个多工艺路径中可能的资源配置,再以此为初始解空间,采用基于动态信息素更新策略的蚁群优化算法,进行寻优搜索,并应用遗传算法中的交叉和变异策略,拓展可行解空间,直至得到满意解。通过实例表明,与遗传算法相结合的蚁群资源优化选择算法收敛速度快,适用于规模较大的计算,并能得到最优解。
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关键词
虚拟制造单元
重构
资源选择
蚁群遗传优化算法
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职称材料
题名
企业货运铁路取送车作业智能优化方法
被引量:
1
1
作者
雷友诚
肖媛
王雅琳
桂卫华
周开军
机构
中南大学信息科学与工程学院
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期81-86,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60804037)
教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-08-0576)
+1 种基金
湖南省自然科学基金资助项目(11JJ3068)
长沙市科技计划资助项目(K0802079-11)
文摘
针对综合布局(同时具有放射状和树枝状)的企业货运铁路专用线的特点,提出了一种智能优化方法.该方法在建立取送作业模型的基础上,对问题进行分解,提出了两级优化策略,即先并行求解各车间内树枝状取送作业的子优化问题、再综合求解车间之间放射状取送作业优化问题.依据该优化策略,设计了一种融合遗传算法和蚁群算法的遗传精英蚁群优化算法(GAASelite)求解取送车作业优化问题.实验仿真结果证明,该方法能有效地优化铁路取送车作业问题.
关键词
综合布局专用线
取送车作业
遗传
精英
蚁
群
优化
算法
Keywords
comprehensive layout special railway line
placing-in and taking-out operation
hybrid genetic elite ant colony algorithm
分类号
U292 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于ACGA的虚拟制造单元重构中资源选择与分配问题研究
被引量:
3
2
作者
冷晟
魏孝斌
王宁生
张文艺
机构
南京航空航天大学CIMS工程研究中心
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2006年第8期922-927,共6页
基金
国家"863"高技术研究发展计划项目(863-511-910-043-03)
江苏省自然科学基金项目(BK97061)资助
文摘
在虚拟制造单元可重构的环境下,制造资源选择策略是决定制造系统生产性能的关键因素之一。在保证按时完成所有加工任务的前提下,尽可能有效地利用系统的制造资源,对制造资源进行优化组合,降低制造费用,缩短加工任务的完成时间,从而根据产品开发的需要进行单元重构。本文建立了以满足工件交货期为前提,在产品多工艺路径的制造方式下,制造费用最小,直接利润最大化的资源选择与分配问题的数学模型,引入蚁群遗传算法。这种资源选择首先产生若干个多工艺路径中可能的资源配置,再以此为初始解空间,采用基于动态信息素更新策略的蚁群优化算法,进行寻优搜索,并应用遗传算法中的交叉和变异策略,拓展可行解空间,直至得到满意解。通过实例表明,与遗传算法相结合的蚁群资源优化选择算法收敛速度快,适用于规模较大的计算,并能得到最优解。
关键词
虚拟制造单元
重构
资源选择
蚁群遗传优化算法
Keywords
virtual manufacturing cell
reconfiguration
resource selection, ant colony genetic algorithm
分类号
TP14 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
企业货运铁路取送车作业智能优化方法
雷友诚
肖媛
王雅琳
桂卫华
周开军
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于ACGA的虚拟制造单元重构中资源选择与分配问题研究
冷晟
魏孝斌
王宁生
张文艺
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2006
3
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职称材料
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