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- 作品数：3 被引量：21H指数：2
- 供职机构：同济大学机械与能源工程学院更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 单车辆物流配送决策模型及其遗传算法被引量：5
- 2011年
- 从提高装配运输系统运作效率及效益的角度出发,综合考虑配送时窗、配送重量、体积及车辆装载力等约束因素,建立了单车辆配装运输决策模型.通过遗传算法应用在模型中的适应性分析及可能存在的问题或缺陷分析,采用自然数编码、最大保留交叉及自适应交叉变异等技术以遗传父代优良特性、改善算法的早熟及进化停滞现象并增强其寻优性能.算法中嵌入配送重量、体积及配送时窗约束检验子程序以减小编码难度并提高解的精准度.最后以实例说明模型的应用,并指出进一步的研究方向.
- 朱伟徐克林佀占华周娜
- 关键词：遗传算法
- 采用遗传算法的混流装配线平衡多目标优化被引量：14
- 2011年
- 针对混流装配线操作人数已知、生产节拍待定情况下的平衡问题,研究了混流装配线第二类平衡问题的优化方法,以均衡各工作站的加权平均负荷、最小化生产节拍为优化目标,建立了求解加权平均负荷与生产节拍加权和的数学模型,并运用遗传算法对其进行求解。各优化目标数量级的统一,简化了算法求解过程,在保证解的有效性的同时提高了算法求解效率。算例分析验证了算法的有效性。
- 彭慧徐克林佀占华
- 关键词：混流装配线多目标优化遗传算法
- 基于蚁群算法的多单元物料路径协同布置被引量：2
- 2011年
- 为保证车间多单元系统布置的物料流路径总成本最小,考虑单元系统物料输入输出I/O点和多单元物料路径布置对总成本的影响,在对I/O点进行定位的基础上,着重对多个单元物料流路径布置进行协同研究,并根据不同情况建立了上下迂回布置的具体优化数学模型--模型A和模型B。设计了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的车间多单元物料流路径优化布置方法,该算法首先通过蚂蚁构建可行解,然后采用局部与全局信息素更新相结合的信息素更新策略,并通过最优改进2-选择局部搜索方法对构建的可行解进行优化,提高了全局最优解的质量。最后通过求解车间多单元系统布置实例,验证模型和算法的有效性。
- 佀占华徐克林朱伟陈新城
- 关键词：蚁群优化算法
