混合遗传-模拟退火算法在车间布局优化中的应用

"这篇论文是关于使用混合遗传算法解决制造车间布局设计的难题。作者针对车间布局优化的复杂性，构建了一个基于最小费用原则的数学优化模型，并结合遗传算法和模拟退火算法，提出了一种混合遗传-模拟退火（GA-SA）算法。通过实际案例分析，展示了该算法在全局和局部搜索上的优势，能够有效避免遗传算法的早熟收敛问题，为优化车间设备布局提供了一种有效的工具。" 本文详细探讨了制造车间布局设计的挑战，指出这是一个非确定多项式时间复杂度（NP难）问题，传统方法难以找到最优解。为了解决这个问题，作者首先建立了一个基于最小成本原则的数学模型，该模型旨在最小化生产系统的设备布置成本。接着，他们创新性地将遗传算法与模拟退火算法融合，形成混合遗传-模拟退火算法（GA-SA）。这种算法的设计考虑了全局优化和局部优化的平衡，以提高搜索效率。 遗传算法是一种受到生物进化原理启发的全局优化技术，而模拟退火算法则借鉴了固体物理中的退火过程，能够在搜索空间中进行有效的局部探索。GA-SA算法结合两者的优势，能够在寻找车间布局最优解的过程中，既保持了全局搜索的广泛性，又增强了局部搜索的精度，从而避免了单纯遗传算法可能出现的早熟收敛问题。 论文中，作者通过一个包含10个区域的车间布局实例，验证了GA-SA算法的有效性。实验结果显示，该算法具有出色的全局和局部搜索能力，能有效地改善遗传算法的收敛速度，为实际的车间设备布局优化提供了有力的支持。这一工作对制造业的生产效率提升和成本控制具有重要的理论与实践意义，对于未来智能优化技术在工业领域的应用也提供了新的思路。 关键词：车间设备布局，遗传算法，模拟退火算法，数学优化模型 此篇论文发表于《重庆理工大学学报（自然科学版）》，属于自然科学领域，得到了国家自然科学基金的资助，作者包括赵川、杨育和曾强，他们分别在重庆大学机械工程学院和河南理工大学工业工程系从事相关领域的研究。