摘要
机加车间排产优化是降低生产成本,提高加工效率,增强企业市场竞争力的重要措施,遗传算法作为一种高效的优化算法在求解排产问题中得到广泛应用。以加工时间最短为目标,对机加车间工件加工问题建立数学模型。针对标准遗传算法(SGA)求解存在的早熟收敛、求解精度低等问题,提出一种改进的遗传算法。为获得更好的基因结构,以个体适应度值为参照自动调节交叉概率和变异概率。为避免无效解,根据加工任务高度值划分基因段来改善交叉操作。为增强算法的全局搜索能力,引入混沌理论优化变异算子。仿真结果表明改进的遗传算法较SGA有更好的收敛性和全局搜索能力,对机加车间排产优化效果明显。
出处
《制造业自动化》
北大核心
2014年第15期34-37,48,共5页
Manufacturing Automation
