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Using genetic/simulated annealing algorithm to solve disassembly sequence planning 被引量:5
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作者 Wu Hao Zuo Hongfu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第4期906-912,共7页
Disassembly sequence planning (DSP) plays a significant role in maintenance planning of the aircraft. It is used during the design stage for the analysis of maintainability of the aircraft. To solve product disassem... Disassembly sequence planning (DSP) plays a significant role in maintenance planning of the aircraft. It is used during the design stage for the analysis of maintainability of the aircraft. To solve product disassembly sequence planning problems efficiently, a product disassembly hybrid graph model, which describes the connection, non-connection and precedence relationships between the product parts, is established based on the characteristic of disassembly. Farther, the optimization model is provided to optimize disassembly sequence. And the solution methodology based on the genetic/simulated annealing algorithm with binaxy-tree algorithm is given. Finally, an example is analyzed in detail, and the result shows that the model is correct and efficient. 展开更多
关键词 disassembly sequence planning disassembly hybrid graph connection matrix precedence matrix binary-tree algorithms simulated annealing algorithm genetic algorithm.
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Genetic algorithm for λ-optimal translation sequence of rough communication
2
作者 Hongkai Wang Yanyong Guan Chunhua Yuan 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第4期609-614,共6页
In rough communication, because each agent has a different language and can not provide precise communication to each other, the concept translated among multi-agents will loss some information, and this results in a ... In rough communication, because each agent has a different language and can not provide precise communication to each other, the concept translated among multi-agents will loss some information, and this results in a less or rougher concept. With different translation sequences the amount of the missed knowledge is varied. The λ-optimal translation sequence of rough communication, which concerns both every agent and the last agent taking part in rough communication to get information as much as he (or she) can, is given. In order to get the λ-optimal translation sequence, a genetic algorithm is used. Analysis and simulation of the algorithm demonstrate the effectiveness of the approach. 展开更多
关键词 rough sets rough communication λ-optimal trans-lation sequence genetic algorithm.
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Improved genetic algorithm for nonlinear programming problems 被引量:8
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作者 Kezong Tang Jingyu Yang +1 位作者 Haiyan Chen Shang Gao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第3期540-546,共7页
An improved genetic algorithm(IGA) based on a novel selection strategy to handle nonlinear programming problems is proposed.Each individual in selection process is represented as a three-dimensional feature vector w... An improved genetic algorithm(IGA) based on a novel selection strategy to handle nonlinear programming problems is proposed.Each individual in selection process is represented as a three-dimensional feature vector which is composed of objective function value,the degree of constraints violations and the number of constraints violations.It is easy to distinguish excellent individuals from general individuals by using an individuals' feature vector.Additionally,a local search(LS) process is incorporated into selection operation so as to find feasible solutions located in the neighboring areas of some infeasible solutions.The combination of IGA and LS should offer the advantage of both the quality of solutions and diversity of solutions.Experimental results over a set of benchmark problems demonstrate that IGA has better performance than other algorithms. 展开更多
关键词 genetic algorithm(GA) nonlinear programming problem constraint handling non-dominated solution optimization problem.
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Optimal Time-Frequency Atom Search Based on Adaptive Genetic Algorithm 被引量:1
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作者 郭俊锋 李言俊 张科 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2008年第1期30-35,共6页
Adaptive signal decomposition is an important signal processing method.The chirp-based signal representation,for example,the Gaussian chirplet decomposition,has been an active research topic in the field of signal pro... Adaptive signal decomposition is an important signal processing method.The chirp-based signal representation,for example,the Gaussian chirplet decomposition,has been an active research topic in the field of signal processing.A main challenge of the Gaussian chirplet decomposition is the numerical implementation of the matching pursuit,which is an adaptive signal decomposition scheme,and the challenge remains an open research topic.In this paper,a new optimal time-frequency atom search method based on the adaptive genetic algorithm is proposed,aiming to the low precision problem of the traditional methods.Firstly,a discrete formula of finite length time-frequency atom sequence is derived.Secondly,an algorithm based on the adaptive genetic algorithm is described in detail.Finally,a simulation is carried out,and the result displays its validity and stability. 展开更多
关键词 信息处理 有限长度频率 遗传算法 适合性
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Satellite constellation design with genetic algorithms based on system performance
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作者 Xueying Wang Jun Li +2 位作者 Tiebing Wang Wei An Weidong Sheng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2016年第2期379-385,共7页
Satellite constellation design for space optical systems is essentially a multiple-objective optimization problem. In this work, to tackle this challenge, we first categorize the performance metrics of the space optic... Satellite constellation design for space optical systems is essentially a multiple-objective optimization problem. In this work, to tackle this challenge, we first categorize the performance metrics of the space optical system by taking into account the system tasks(i.e., target detection and tracking). We then propose a new non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA) to maximize the system surveillance performance. Pareto optimal sets are employed to deal with the conflicts due to the presence of multiple cost functions. Simulation results verify the validity and the improved performance of the proposed technique over benchmark methods. 展开更多
关键词 space optical system non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA) Pareto optimal set satellite constellation design surveillance performance
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基于动态区域划分的配电网台区三相不平衡治理策略
6
作者 陈晓龙 徐颖 李斌 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第8期208-216,共9页
传统三相不平衡治理仅关注变压器关口处的三相不平衡情况,忽略了台区内部不平衡特征,且多采用静态调相策略,难以适应灵活源荷接入下低压配电网运行状态的动态变化。为此,提出了一种基于动态区域划分的三相不平衡治理策略。提出基于分区... 传统三相不平衡治理仅关注变压器关口处的三相不平衡情况,忽略了台区内部不平衡特征,且多采用静态调相策略,难以适应灵活源荷接入下低压配电网运行状态的动态变化。为此,提出了一种基于动态区域划分的三相不平衡治理策略。提出基于分区评价指数与阈值触发机制的动态分区方法,以划定后续相序优化的区域范围。建立考虑多类型灵活调节资源的双层优化模型,上层以各分区三相不平衡度最小为目标优化相序配置,下层构建以运行成本最小为目标的电压优化模型。采用基于云模型改进的遗传算法和Gurobi求解器分别求解上下层模型。基于改进的IEEE 123节点系统和0.38 kV实际配电网台区进行仿真,验证了所提策略的有效性与优越性。 展开更多
关键词 配电网 三相不平衡 动态分区 双层优化模型 相序优化 云模型 遗传算法
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插排面板注塑成型多目标优化
7
作者 刘巨保 廉成林 +3 位作者 杨明 李峰 张亮 侯健超 《塑料》 北大核心 2025年第3期112-119,共8页
以插排面板为研究对象,在Design-Expert软件中进行Box-Behnken方案设计,利用Moldflow软件对各方案进行模流分析,并且,采用响应面法建立工艺参数与响应目标之间的数学关系,采用实际值与预测值分布图以及决定系数R2检验其精度。利用非支... 以插排面板为研究对象,在Design-Expert软件中进行Box-Behnken方案设计,利用Moldflow软件对各方案进行模流分析,并且,采用响应面法建立工艺参数与响应目标之间的数学关系,采用实际值与预测值分布图以及决定系数R2检验其精度。利用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对响应面模型迭代寻优得到最优工艺参数组合,采用Moldflow软件对得到的最优工艺参数组合进行模拟,与优化算法预测值相比,翘曲变形和体积收缩率的误差分别为4.20%、0.78%,与原始方案相比,翘曲变形量降低了18.27%,体积收缩率降低了18.34%。试模验证结果表明,塑件的翘曲变形值与优化算法结果误差为2.83%,证明了采用的优化算法的准确性。 展开更多
关键词 注塑成型 响应面法 非支配排序遗传算法 模流分析 参数优化
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基于强化学习与遗传算法的机器人并行拆解序列规划方法 被引量:2
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作者 汪开普 马晓艺 +2 位作者 卢超 殷旅江 李新宇 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第2期24-34,共11页
在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的... 在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的编解码策略,以提高初始解的质量;采用Q学习来选择算法迭代过程中的最佳交叉策略和变异策略,以增强算法的自适应能力。在一个34项任务的发动机拆解案例中,通过与四种经典多目标算法对比,验证了所提算法的优越性;分析所得拆解方案,结果表明机器人并行拆解模式可以有效缩短完工时间,并降低拆解能耗。 展开更多
关键词 拆解序列规划 机器人并行拆解 混合整数线性规划模型 遗传算法 强化学习
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基于MBD的弹药装配序列规划方法
9
作者 娄鹏 曾鹏飞 郝永平 《兵工自动化》 北大核心 2025年第3期73-76,104,共5页
针对弹药装配结构复杂、零件数量多和装配效率低等问题,提出一种基于模型定义(model based definition,MBD)的弹药装配序列规划生成方法。在定义装配序列可行性的基础上,构建装配规划的适应度函数,提出包含精英种群的基于改进遗传算法(g... 针对弹药装配结构复杂、零件数量多和装配效率低等问题,提出一种基于模型定义(model based definition,MBD)的弹药装配序列规划生成方法。在定义装配序列可行性的基础上,构建装配规划的适应度函数,提出包含精英种群的基于改进遗传算法(genetic algorithm,GA)的装配序列规划算法。基于UG/NX二次开发技术,设计和开发MBD的装配序列规划系统。以某引信子装配体为例进行应用验证的结果表明,所提方法有效且稳定。 展开更多
关键词 MBD 装配序列规划 改进遗传算法 多目标优化 弹药装配
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基于两阶段混合算法的四向穿梭式密集仓储系统货位分配优化
10
作者 吴自松 苌道方 盖宇春 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第5期1234-1245,共12页
为了解决四向穿梭车式密集仓储系统货位分配中存在的货位密集分布、穿梭车容易拥堵等问题,结合四向穿梭式密集仓储系统货位分布的特点,将货位进行栅格化处理,构建了以货架稳定性、出入库效率及设备使用均衡为目标建立货位分配模型;针对... 为了解决四向穿梭车式密集仓储系统货位分配中存在的货位密集分布、穿梭车容易拥堵等问题,结合四向穿梭式密集仓储系统货位分布的特点,将货位进行栅格化处理,构建了以货架稳定性、出入库效率及设备使用均衡为目标建立货位分配模型;针对该模型设计了一种两阶段混合算法:第一阶段通过引入爬山算法改进非支配排序遗传算法的局部搜索策略,求解一组Pareto前沿集;第二阶段由K-means对Pareto前沿集进行剪枝。通过仿真实验对模型和算法的有效性进行分析,结果表明本方案与目标赋予权重的方案相比,设备使用均衡、货架稳定性、出入库效率目标分别优化了3.1%,4.5%和3.4%,所提出的两阶段混合算法的求解结果与速度均优于非支配排序遗传算法。 展开更多
关键词 货位分配 多目标优化 非支配排序遗传算法 爬山算法 K-MEANS
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考虑序列相关准备时间的多条阻塞混流装配线排序问题研究
11
作者 李梦琪 董绍华 《机电工程》 北大核心 2025年第10期1948-1959,共12页
为解决某防爆机器人企业当前存在的装配线拥堵、生产效率低等问题,在传统混流装配线排序问题的基础上,对考虑序列相关准备时间的多条阻塞混流装配线的排序问题(MBMMALSP-SDST)进行了研究。首先,以最小化最大完工时间和最小化总换装时间... 为解决某防爆机器人企业当前存在的装配线拥堵、生产效率低等问题,在传统混流装配线排序问题的基础上,对考虑序列相关准备时间的多条阻塞混流装配线的排序问题(MBMMALSP-SDST)进行了研究。首先,以最小化最大完工时间和最小化总换装时间为优化目标,建立了双目标数学模型;然后,采用基于Pareto的改进人工蜂群算法(IPABC)对上述模型进行了求解,算法采用了基于装配线的二维编码方式,在初始化阶段采用混合启发式规则生成了初始蜂群。在蜂群的各个阶段分别采用邻域搜索、改进优先操作交叉、破坏重建策略等方式对解空间进行了探索;最后,以某防爆机器人企业为案例,针对考虑序列相关准备时间的多阻塞混流装配线的排序问题,将IPABC算法与改进遗传算法(INSGA-II)、改进蚁群算法(IACO)等的求解结果进行了比较。研究结果表明:IPABC算法相比于对比算法在目标1的平均优化率为16.26%,在目标2的平均优化率为18.73%,IPABC算法具有较好的收敛性和支配性。该实验结果验证了IPABC算法在求解多条混流装配线排序问题时具有一定的优越性。 展开更多
关键词 多混流装配线排序 双目标优化 基于Pareto的改进人工蜂群算法 改进非支配排序遗传算法 改进蚁群算法 考虑序列相关准备时间的多条阻塞混流装配线的排序问题
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基于GA-FDFE-Seq2Seq的锂离子电池SOC预测
12
作者 张楠 吴坤臻 +2 位作者 李静 刘钰青 马云峰 《电源技术》 北大核心 2025年第9期1907-1914,共8页
针对锂离子电池荷电状态(SOC)数据特征多样性和预测的复杂性,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的频域特征提取器(frequency-domain features extractor,FDFE)与带有注意力机制的序列到序列(Seq2Seq)网络联合预测模型。... 针对锂离子电池荷电状态(SOC)数据特征多样性和预测的复杂性,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的频域特征提取器(frequency-domain features extractor,FDFE)与带有注意力机制的序列到序列(Seq2Seq)网络联合预测模型。模型使用FDFE提取锂离子电池数据中丰富的频率信息,能有效分析数据中的周期性规律。Seq2Seq能从锂离子电池数据中捕捉电池时频信息,结合注意力机制分配权重,以建立特征输入和SOC输出之间的非线性和动态关系。利用GA优化模型的超参数,使GA-FDFE-Seq2Seq模型能够针对不同条件进行预测。实验结果表明:GA-FDFESeq2Seq模型表现出优越的预测性能,其预测精度高达99.99%,且误差均低于1%。相较于其他预测模型,GA-FDFE-Seq2Seq模型的预测精度更高,误差更小,预测可靠性更强。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态 遗传算法 频域特征提取器 序列到序列
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基于强化学习的水电站多零件设备拆卸序列规划研究
13
作者 杨贵程 刘海涛 +3 位作者 王克远 吴月超 苏佶智 王卓瑜 《机电工程》 北大核心 2025年第10期2001-2009,共9页
针对在大型机电设备拆卸与维修问题中当前主流元启发式算法存在的解决拆卸序列规划(DSP)问题效率低、稳定性差的问题,引入了强化学习思想,并将其与分层策略结合,提出了适用于多零件DSP的一种强化学习算法(QL)。首先,构建了DSP数据模型... 针对在大型机电设备拆卸与维修问题中当前主流元启发式算法存在的解决拆卸序列规划(DSP)问题效率低、稳定性差的问题,引入了强化学习思想,并将其与分层策略结合,提出了适用于多零件DSP的一种强化学习算法(QL)。首先,构建了DSP数据模型与空间约束模型;基于分层策略,把设备零部件分解成包含少量零件的多个子集;然后,基于零部件两两直接装配约束,构建了每个子集的初始R表,通过拆解工作量指标构建了序列评价奖惩函数,对初始R表进行了更新并生成了最终R表,利用QL算法,根据最终R表对每个子集进行了循环迭代学习训练直至结果收敛,生成了用于最优路径决策的Q表;最后,选取了水电站球阀、轴套提取装置和主接力器作为虚拟拆解测试对象,对该方法的有效性进行了验证。研究结果表明:QL算法相较于遗传算法(GA)和引力搜索算法(GSA),在收敛速度、优化效率和稳定性方面具有优势,运行时间优化程度相较GA与GSA分别达到了97.3%、98.4%;87.1%、94.9%和93.4%、95.0%,得到了符合预期的高质量拆卸序列,验证了该方法的有效性。与传统算法对比,QL算法具有一定的优越性。 展开更多
关键词 设备维修 拆卸序列规划 强化学习算法 遗传算法 引力搜索算法 分层策略
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基于智能层序划分地层格架约束下的惠民凹陷基山砂体展布特征
14
作者 张鹏飞 刘天娇 +3 位作者 赵兰全 常象春 隋青林 赵洪康 《大庆石油地质与开发》 北大核心 2025年第4期1-11,共11页
针对惠民凹陷的基山砂体在垂直方向上多期叠加、横向变化迅速,导致砂体对比困难的问题,利用多种群遗传算法(MPGA)与动态时间归整算法(DTW)相结合的方法进行惠民凹陷沙河街组三段(沙三段)中亚段基山砂体层序地层的划分和对比,同时利用多... 针对惠民凹陷的基山砂体在垂直方向上多期叠加、横向变化迅速,导致砂体对比困难的问题,利用多种群遗传算法(MPGA)与动态时间归整算法(DTW)相结合的方法进行惠民凹陷沙河街组三段(沙三段)中亚段基山砂体层序地层的划分和对比,同时利用多种常规分析方法对智能划分的结果进行验证。在高频层序的约束下,进一步分析了基山砂体的沉积相以及相控砂体的展布特征。结果表明:基山砂体可以划分为7个四级层序(Psq1-Psq7)和21个五级层序,砂体厚度变化显著,横向迁移特征突出;该区域整体上是由三角洲前缘至前三角洲,再到浊积沉积体系组成的沉积序列;横向上,基山砂体在北—中—南方向的空间发育呈现出较强的分割性,并影响了其垂直方向上的叠置关系,这种分割性总体上受到三角洲多水道发育模式、朵叶体排列方向以及前缘至远端加厚带等因素的控制;平面上,基山砂体呈叠置连片状,且从西向东逐渐增强,前缘主水道向东推进的距离较远,使得远端的浊积砂体更为发育。研究成果明确了惠民凹陷高频层序格架下的砂体展布规律,为进一步分析基山砂体含油气层段的空间分布特征提供依据。 展开更多
关键词 层序地层 惠民凹陷 基山砂体 多种群遗传算法(MPGA) 动态时间归整算法(DTW)
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Human resources allocation for aircraft maintenance with predefined sequence 被引量:2
15
作者 Zhaodong Huang Wenbing Chang +2 位作者 Yiyong Xiao Yuchun Xu Rui Liu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2010年第6期1008-1013,共6页
There are always large-scale items in the maintenances schedule of aircraft system, many of which have been fixed to be done in predefined sequences, which leads the workflow to be sys-tematically complex and makes th... There are always large-scale items in the maintenances schedule of aircraft system, many of which have been fixed to be done in predefined sequences, which leads the workflow to be sys-tematically complex and makes this kind of problem quite different from all sorts of existing job-selection modes. On the other hand, the human resources are always limited and men have different working capabilities on different items, which make the allocation operation of human resources be much roomy. However, the final total time span of maintenance is often required to be as short as possible in many practices, in order to suffer only the lowest cost of loss while the system is stopping. A new model for op-timizing the allocation if aircraft maintenance human resources with the constraint of predefined sequence is presented. The ge-netic algorithm is employed to find the optimal solution that holds the shortest total time span of maintenance. To generate the ul-timate maintenance work items and the human resource array, the sequences among all maintenance work items are considered firstly, the work item array is then generated through traversal with the constraint of maintenance sequence matrix, and the human resources are finally allocated according to the work item array with the constraint of the maintenance capability. An example is demonstrated to show that the model and algorithm behave a satisfying performance on finding the optimal solution as expected. 展开更多
关键词 aircraft maintenance human resources allocation predefined sequence genetic algorithm.
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点融合系统航班进场排序优化元胞自动机模型
16
作者 夏正洪 方鹏越 +1 位作者 王楚皓 吴红洪 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2555-2560,F0003,共7页
针对点融合系统中航班调度问题,构建航班进场排序的二维元胞自动机模型,模拟先来先服务(first come first service, FCFS)和滑动窗口(sliding window, SDW)策略下的航班排序过程,对比不同策略下的终端区运行效率。实验结果表明:若都采用... 针对点融合系统中航班调度问题,构建航班进场排序的二维元胞自动机模型,模拟先来先服务(first come first service, FCFS)和滑动窗口(sliding window, SDW)策略下的航班排序过程,对比不同策略下的终端区运行效率。实验结果表明:若都采用FCFS,使用中国民航航空器尾流重新分类标准(RECAT-CN)代替现行尾流间隔,进场航班流在点融合系统中的总运行时间减少了98 s,运行效率提升了4.3%;若都使用RECAT-CN间隔标准,采用SDW优化后的航班进场序列,较FCFS的总运行时间减少了193 s,运行效率提升了8.5%;点融合技术和RECAT-CN间隔标准可以实现终端区运行安全和效率的同步提升。 展开更多
关键词 点融合系统 航空器进场排序 中国民航航空器尾流重新分类 元胞自动机 遗传算法 机场终端区 运行效率
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基于双臂共轴桁架机器人的钣金件分拣顺序规划 被引量:3
17
作者 王育文 明伟伟 张执南 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1770-1778,共9页
针对双臂共轴桁架机器人在执行钣金件分拣任务需要避免机械臂自碰撞而原地等待导致的任务运行时间长、效率低等问题,提出一种考虑自避障等待时间的分拣顺序规划方案。该方案将两个机械臂分为主臂和从臂,主臂的顺序规划采用LKH(Lin-Kerni... 针对双臂共轴桁架机器人在执行钣金件分拣任务需要避免机械臂自碰撞而原地等待导致的任务运行时间长、效率低等问题,提出一种考虑自避障等待时间的分拣顺序规划方案。该方案将两个机械臂分为主臂和从臂,主臂的顺序规划采用LKH(Lin-Kernighan-Helsgaun)算法,从臂的顺序规划将LKH算法与遗传算法结合,在规划时考虑两个机械臂的碰撞,以减少机械臂的等待时间,提高运行效率。在仿真验证中,该方案与双臂均以最短路径为目标,采用LKH算法进行顺序规划方案对比。仿真结果表明,所提方法较不考虑自碰撞的方法均可缩减4%以上时间,该方法可拓展应用于多臂共轴桁架机器人协同场景。 展开更多
关键词 钣金件 分拣顺序规划 Lin-Kernighan-Helsgaun算法 遗传算法
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多结构特征零件车铣复合加工工步排序优化
18
作者 王旭 翁直威 张松 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第11期49-55,共7页
针对零件在车铣复合加工过程中不同工步间多次B轴转位、工作台转位、换刀影响生产效率的问题,提出了一种基于多色集合理论的混合遗传算法(HGA)进行工步排序优化。首先,以多结构特征零件为研究对象,在分析加工工艺和工步排序原则的基础上... 针对零件在车铣复合加工过程中不同工步间多次B轴转位、工作台转位、换刀影响生产效率的问题,提出了一种基于多色集合理论的混合遗传算法(HGA)进行工步排序优化。首先,以多结构特征零件为研究对象,在分析加工工艺和工步排序原则的基础上,借助多色集合理论建立了工步排序问题的约束模型;其次,以最短辅助时间为目标函数,建立了工步排序优化模型并对其进行了鲁棒性分析;然后,设计了遗传算法合理的编码、交叉和变异的方法,并在算法中引入了模拟退火机制;最后,将HGA应用于实例中,并与其他两种遗传算法进行了性能对比。结果表明,HGA在解决工步排序问题方面具有优越性,经过优化有效地降低了零件的辅助加工时间,达到了提高生产效率目的。 展开更多
关键词 车铣复合加工 多色集合理论 混合遗传算法 工步排序 辅助加工时间
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基于表达式树的顺序柔性车间调度问题求解
19
作者 胡瑞淇 程辉 张执南 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2036-2043,共8页
为求解顺序柔性车间调度问题,提出一种表达式树结构的描述模型和一种工序顺序的随机生成方法,建立了以最大完工时间为优化目标的数学模型及其遗传算法求解流程;设计了相应的染色体编解码方法,并根据编码方式选择合适的遗传操作,该编码由... 为求解顺序柔性车间调度问题,提出一种表达式树结构的描述模型和一种工序顺序的随机生成方法,建立了以最大完工时间为优化目标的数学模型及其遗传算法求解流程;设计了相应的染色体编解码方法,并根据编码方式选择合适的遗传操作,该编码由0和1组成,描述形式简洁且任意形式均表示可行解。在不同规模及柔性指标的测试案例上进行实验,以平均解和标准差作为指标评价了模型的有效性。通过与无顺序柔性模型、随机顺序模型和柔性工序段模型对比,验证了表达式树模型的优化性能。 展开更多
关键词 柔性车间调度 工序顺序柔性 表达式树 遗传算法
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不确定条件下基于区间灰数的柔性车间调度
20
作者 刘智飞 李国林 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期17-23,共7页
为了获得柔性车间在不确定条件下的最优调度方案,提出了基于区间灰数和操作顺序自适应遗传算法的车间调度方法。考虑了加工时间模糊、机床维护等不确定条件,建立了以加工时间区间灰数最小为目标的优化模型。在求解算法上,根据染色体聚... 为了获得柔性车间在不确定条件下的最优调度方案,提出了基于区间灰数和操作顺序自适应遗传算法的车间调度方法。考虑了加工时间模糊、机床维护等不确定条件,建立了以加工时间区间灰数最小为目标的优化模型。在求解算法上,根据染色体聚集度自适应调整遗传操作顺序,保持了算法在不同情况下的进化能力,从而提出了基于操作顺序自适应遗传算法的调度方法。以某车间的生产调度案例为例,经仿真验证,与遗传算法、精英保留遗传算法和候鸟算法等相比,操作顺序自适应遗传算法的完工时间区间灰数最小,为[74,84]min;且调度方案满足生产顺序约束和时间约束,是可行的调度方案。实验结果表明,操作顺序自适应遗传算法在车间调度中是有效可行的。 展开更多
关键词 不确定条件 柔性车间调度 区间灰数 遗传算法 操作顺序自适应
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