中国科学院机构知识库网格系统: 基于改进紧致遗传算法的柔性流水车间组批排产优化问题研究

基于改进紧致遗传算法的柔性流水车间组批排产优化问题研究

文献类型：期刊论文


作者	韩忠华; 朱一行; 史海波; 董晓婷
刊名	系统工程理论与实践
出版日期	2016
卷号	36 期号:6 页码:1616-1624
关键词	柔性流水车间组批加工紧致遗传算法汉明距离双个体概率模型
ISSN号	1000-6788
其他题名	Study for the flexible flow shop scheduling problem with batch process machines based on an advanced compact genetic algorithm
产权排序	1
通讯作者	朱一行
中文摘要	为了解决柔性流水车间组批排产优化问题(flexible flow shop scheduling problem with batch process machines,FFSP-BPM),对组批加工环节中工件加工方式的变化以及工件的组批方式进行了分析,建立了FFSP-BPM的数学规划模型,并在标准紧致遗传算法的基础上,加入了基于汉明距离的个体选择机制,双个体概率模型更新机制和基于进化停滞代数的自适应精英继承策略三处改进,提出一种自适应协同进化紧致遗传算法(self-adaptiveco-evolution compact genetic algorithm,SCCGA)作为全局优化算法.设计仿真实验,对算法中新引入的参数进行分析和探讨,确定了最佳参数值,最后通过实例测试,并与其他算法进行对比研究,验证了本算法对于解决实际生产中FFSP-BPM这类排产问题的有效性。
英文摘要	In order to solve the flexible flow shop scheduling problem with batch process machines (FFSPPBM), both the change of jobs' processing methods and how jobs will be grouped in the batching process stages are analyzed, the FFSP-BPM's mathematical model is constructed, and a self-adaptive co-evolution compact genetic algorithm (SCCGA) which contains three modifications including the individual selection strategy in terms of Hanming distance, the probabilistic model updating mechanism with two individuals and the self-adaptive elite inherence strategy over the standard compact genetic algorithm, is proposed as the global optimizing tool. Furthermore, the best parameters are set after some relative tests. Results of the controlled trial in the last show the efficiency of our proposed SCCGA in solving the FFSP-BPM in the realistic production.
收录类别	EI ; CSCD
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:5742005
源URL	[http://ir.sia.cn/handle/173321/19190]
专题	沈阳自动化研究所_数字工厂研究室
推荐引用方式 GB/T 7714	韩忠华,朱一行,史海波,等. 基于改进紧致遗传算法的柔性流水车间组批排产优化问题研究[J]. 系统工程理论与实践,2016,36(6):1616-1624.
APA	韩忠华,朱一行,史海波,&董晓婷.(2016).基于改进紧致遗传算法的柔性流水车间组批排产优化问题研究.系统工程理论与实践,36(6),1616-1624.
MLA	韩忠华,et al."基于改进紧致遗传算法的柔性流水车间组批排产优化问题研究".系统工程理论与实践 36.6(2016):1616-1624.

入库方式： OAI收割

来源：沈阳自动化研究所

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