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利用可行作业序列的遗传算法解决第二类装配线平衡问题(2005年)。

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简介:
基于作业顺序图,明确了作业之间的先后顺序关系。 随后,利用这一基础,探讨了工位数固定情况下作业序列与最小节拍时间的关联,并针对第二类装配线平衡问题,设计了一种以可行作业序列为核心的遗传算法。 该算法直接利用作业顺序图来构建初始种群,并精心设计交叉和变异操作算子; 值得一提的是,初始种群以及交叉和变异操作产生的解都满足可行性条件,从而确保了搜索过程仅在可行作业序列的空间内进行,显著提升了效率。 同时,在染色体适应值的定义中也纳入了最小节拍时间和工位工时标准差的综合考量,这使得能够有效地比较具有相同最小节拍时间的不同作业分配方案之间的优劣性,从而增强了对结果可信度理解。 通过将该算法应用于一个实际案例并进行了多种工位数下的验证,实验结果表明该算法表现出优越的性能。

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客服
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  • 线2005
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    本文于2005年发表,提出了一种基于遗传算法的方法来解决第二类装配线平衡问题,通过优化可行作业序列以提高生产效率和降低成本。 从作业顺序图出发定义了作业的序关系。在此基础上分析了工位数固定条件下作业序列与最小节拍之间的对应关系,并针对第二类装配线平衡问题提出了一种基于可行作业序列的遗传算法。该算法依据作业顺序图生成初始群体,同时设计了交叉和变异算子;确保整个过程中产生的解都是可行的,保证搜索仅在可行作业序列的空间内进行,从而提高了效率;此外,在染色体适应值定义中综合考虑最小节拍时间和工位工作时间标准差的影响,使得能够比较不同作业分配方案间的优劣,并提升了解的质量。通过应用该算法对一个实例进行了多种工位数的验证,结果表明其性能较为优越。
  • 基于线_GA_线_线__
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    本文介绍了一种运用遗传算法(GA)来解决生产系统中复杂的第一类线平衡问题的方法。通过优化生产线布局,提高效率和生产力。关键词包括遗传算法、第一类线平衡及线平衡等。 利用遗传算法解决给定节拍时间最小化工作站数量的线平衡问题。
  • 优质
    本研究运用遗传算法高效求解旅行商问题,探索优化路径方案,旨在减少计算复杂度,提高物流、交通等领域路线规划效率。 假设有一个旅行商人需要访问N个城市,并且每个城市只能被拜访一次。任务是找到所有可能路径中最短的一条。使用Java编写程序,在这个过程中,各城市用坐标表示。最终输出结果包括经过的城市序列以及路线的图形显示。
  • 基于双种群线.rar
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    本研究提出了一种基于双种群遗传算法的方法来解决装配线平衡问题,旨在提高生产效率和资源利用率。通过优化配置工作单元任务分配,该方法有效减少了生产线的整体成本与作业时间,适用于大规模制造环境下的复杂装配流程规划。此研究为制造业提供了新的解决方案和技术支持。 该算法旨在优化装配线平衡问题,并采用双种群遗传算法。通过Jackson平衡问题的验证,证明了此算法的有效性。
  • 目标分
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    本研究探讨了遗传算法在优化目标分配中的应用,通过模拟自然选择过程高效求解复杂分配问题,提升资源利用率和任务完成效率。 遗传算法求解目标分配问题的代码非常有用,希望能帮助到有需要的朋友。
  • 优化直线型生产线
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    本研究探讨了如何应用遗传算法来解决和优化直线型生产线上常见的布局与效率问题,旨在提升生产线的整体平衡性和生产力。通过模拟自然选择过程中的进化机制,该方法能有效寻找最优或近似最优的解决方案,以减少浪费、提高作业流畅度,并最终增强企业的竞争力。 我开发了一个基于遗传算法的生产线平衡小软件供自己试用。
  • 【提升效率】双种群线(附带Matlab代码 4422期).zip
    优质
    本资源提供了一篇关于如何使用双种群遗传算法优化装配线平衡问题的文章,并附有实用的Matlab实现代码,适用于研究和学习。适合对生产调度与优化感兴趣的读者深入探索。 在生产领域,装配线平衡是优化生产效率的关键环节。它涉及到如何有效地分配工作任务,使得生产线上的各个工位工作量均衡,从而减少等待时间,提高生产效率。 本资料探讨了利用双种群遗传算法解决装配线平衡问题的方法,并附带了Matlab源代码供学习和实践使用。 双种群遗传算法是一种演化计算方法,它结合了传统遗传算法的优点,通过模拟自然选择、基因重组和突变等机制来搜索全局最优解。在装配线平衡问题中,这种算法可以用于寻找最佳的工作站分配方案,使每个工位的工作负荷达到最均衡状态。 我们需要理解装配线平衡的基本概念。装配线通常由多个工位组成,每个工位执行特定的任务。当工位之间的任务量不均时,会导致生产线出现瓶颈,降低生产效率。因此,目标是找到一个任务分配方案,使得所有工位的工作时间尽可能接近,并满足生产节拍的要求。 双种群遗传算法的核心在于其包含两个独立的种群,在进化过程中分别进行操作。这两个种群可以看作不同的解决方案集合,它们在进化过程中互相影响,从而增强全局探索能力和收敛速度。具体步骤包括: 1. 初始化:随机生成两个初始种群,每个个体代表一种装配线平衡的解决方案。 2. 适应度评价:根据工作负荷均衡性和生产节拍计算每个个体的适应度值。 3. 遗传操作:对每个种群分别执行选择、交叉和变异操作,生成新一代个体。 4. 种群互动:两个种群之间进行信息交流,比如个体交换或相互影响,促进种群多样性。 5. 终止条件:当达到预设的迭代次数或适应度阈值时,算法结束。最优解即为当前种群中适应度最高的个体。 Matlab作为强大的数值计算和科学计算软件是实现遗传算法的理想平台。源代码通常会包括以下关键部分: - 初始化模块:创建两个初始种群,每个个体表示一种工作站分配方案。 - 适应度函数:评估每个个体的平衡性和效率以确定其适应度值。 - 遗传操作模块:选择、交叉和变异操作确保种群进化。 - 种群互动模块:设计策略促进不同种群间的交流,如精英保留或混合等方法。 - 循环控制模块:设定迭代次数限制算法运行直到满足终止条件。 通过学习和分析这个Matlab源代码,可以深入理解双种群遗传算法在解决实际问题中的应用,并将其原理和方法扩展到其他生产优化问题中。此外,熟悉这种算法有助于提升工业工程、运营管理等相关领域的专业技能。
  • 线性规划
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    本研究探索了将遗传算法应用于求解线性规划问题的方法,通过模拟自然选择和基因进化过程优化解决方案。 可以实现一维自变量的线性规划问题,也可以处理二维的情况,只是在二维情况下会出现区域寻优的现象。
  • Python_TSP_
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    本项目运用Python编程语言和遗传算法技术,旨在高效求解经典的旅行商问题(TSP),通过优化路径寻找最短回路。 遗传算法可以用来解决旅行商问题,并且其运作原理模仿了生物进化的过程。这种方法能够找到一个接近最优解的方案(但不一定是最优解)。它是计算机科学领域中人工智能的一种算法。
  • TSP
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    本研究探讨了如何运用遗传算法高效求解旅行商问题(TSP),通过模拟自然选择与遗传机制,寻找最优或近似最优路径方案。 使用遗传算法解决TSP问题时,只需输入城市的坐标即可。