基于遗传算法的RGV动态调度问题

• 作者: 吴宇航 李新靓 王心如 车东宇
• 来源期刊: 新一代信息技术
• 关键词: 泊松分布 遗传算法 POX交叉算子 贪婪解码算法 个体竞争
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 13-21
• 页数: 9页
• 字数: 3742字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴宇航	华北理工大学数学建模创新实验室	15	4	1.0	2.0
3	车东宇	华北理工大学理学院	3	0	0.0	0.0