基于GA-PSO的多目标混流装配线排序研究

• 作者: 刘炜琪 刘琼 张超勇
• 来源期刊: 华中科技大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 混流装配线 排序 多目标遗传优化 多目标粒子群优化 Pareto分级 拥挤距离
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 机械与材料工程
• 页码范围: 1-5
• 分类号: TH165|TP278
• 语种: 中文

摘要

为求解生产调度中的多目标混流装配线排序问题,提出一种将遗传算法与粒子群算法相结合的混合算法——GA-PSO算法.为更好地评价个体,提出一种引入个体的Pareto分级和拥挤距离的适应度函数.针对标准PSO算法求解排序问题的不足,提出了一种将实数映射成离散值的方法.在算法的历次迭代中,早期通过遗传算法全局搜索优势扩大搜索范围,抑制早期收敛;后期通过粒子群算法局部搜索加速收敛.通过基准算例分析,证明了所提算法优于SPEA-Ⅱ,NSGA-Ⅱ和PS-NC GA算法.本算法已实际应用于某企业混流装配线排序.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘琼	华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室	90	996	18.0	29.0
2	张超勇	华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室	65	1661	20.0	40.0