基于遗传算法的铸造热处理炉次计划
为了提高铸造热处理生产效率,从合炉约束、炉次容量利用率以及交货期3个方面综合考虑,建立了铸造热处理炉次计划多目标整数规划模型,并提出了分类与遗传算法相结合的求解方案.基于合炉约束将任务集分类并生成炉次计划可能的候选集,根据炉次容量利用率及交货期两个因素对候选集评分,将排名前5的候选集作为炉次计划的最终候选集.设计了改进的遗传算法,改进策略包括采用两种不同交叉算子,模拟退火机制以及重置算子.基于改进的遗传算法对5个候选集进行求解,将得到的最优方案作为最终炉次计划.通过仿真实验与实际对比验证了数学模型及求解算法的有效性和适用性.
热处理、炉次计划、分类、遗传算法、模拟退火
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TP39;TG28(计算技术、计算机技术)
国家数控重大专项资助项目2012ZX04012-011.Project supported by the National Science & Technology Key Projects of Numerical Control,China2012ZX04012-011
2017-04-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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575-583