改进遗传算法在磁性材料组炉优化问题中的应用
牌号、交货日期、优先级、需求量等是磁性材料生产工单的属性,计划员需要依据上述属性寻求最优的生产工单组合以最小化生产成本并提高生产效率.针对磁性材料企业人工组炉存在的组炉时间长,组炉结果不优化问题.本文建立了磁性材料生产工单组炉优化模型.提出将该组炉问题转化为伪旅行商问题,并采用一种改进遗传算法求解.染色体编码采用从1到Ⅳ的自然数编码方式,并设计一种基于最早完工日期规则的初始种群产生方法.引入精英选择策略和改进的贪心三交叉算子,优化遗传算法收敛速度和精度;引入逆转算子,提高遗传算法全局搜索能力.基于实际生产数据的仿真实验表明,建立的磁性材料组炉优化模型是合适的,所提改进算法是有效的.
组炉、遗传算法、逆转算子、伪旅行商问题、磁性材料
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61174187,61104174;新世纪优秀人才支持计划资助项目NCET-13-0106;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20130042110035;辽宁省自然科学基金资助项目2013020016;东北大学基础研究基金资助项目N110208001,N130508001;东北大学启动基金资助项目29321006;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2013ZCX02
2014-11-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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