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基于遗传算法的RGV动态调度问题

作者:李新靓; 王心如; 车东宇; 吴宇航泊松分布遗传算法pox交叉算子贪婪解码算法个体竞争

摘要:RGV(有轨穿梭小车)提高了劳动生产率,在制造业,调度是实现制造业生产高效率、高柔性和高可靠性的关键,分别考虑一道工序与两道工序的物料加工形式、正常工作与发生故障的情况,制定合理的RGV动态调度策略拥有强大的时代背景和现实意义。在一定时间内,加工工件到达数量呈泊松分布,根据泊松公式解得一班(8个小时)内加工工件数约为235个。确定指标时选取产品完成时间、生产周期等时间指标,原材料成本、人工成本等成本指标,人员利用率、时间利用率等资源指标作为优化约束条件。最后应用遗传算法对RGV动态调度问题进行求解,编码方式应用基于工序的编码方式;插入贪婪解码算法对传统遗传算法进行优化;应用POX交叉算子进行交叉操作,使其可继承父代优良特征;为保持群体多样性、改善子代性能采用基于邻域搜索的变异操作;在选择操作过程中结合最佳个体保存和比例选择,引入个体竞争,来提高全局收敛和计算效率;最后得出235个工件一班之内的加工顺序流程。

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新一代信息技术

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