自适应遗传算法优化柔性制造系统配置

"自适应遗传算法在柔性制造系统优化配置中的应用" 正文: 自适应遗传算法在柔性制造系统(Flexible Manufacturing System, FMS)优化配置中的应用是一个关键的技术手段，用于解决多变量、高耦合性的复杂问题。FMS是一种自动化制造系统，旨在适应多品种、小批量生产的灵活性需求。在FMS的优化配置过程中，需要在设计初期就合理选择系统的各种参数，以实现最佳的设计效果和生产性能，这是一个投资大、风险高的任务。 传统的仿真方法在处理FMS优化配置时面临模型开发周期长和分析困难的问题。相比之下，闭排队网络(Closed Queuing Networks, CQN)模型因其快速求解和良好的分析特性而成为一种优选工具。然而，CQN模型涉及大量设计变量，具有复杂的耦合关系，且部分元素无法用显式形式表达，这使得求解变得极为复杂。 Vinod和Solberg首次使用CQN模型解决FMS优化配置问题，并提出了隐枚举算法(Implicit Enumeration, IE)。尽管后续研究对该算法进行了改进，但基本算法仍然基于邻域信息的IE，可能存在找不到全局最优解的局限性。 遗传算法(Genetic Algorithms, GA)由于其对目标函数的无限制性，很适合解决CQN模型这类非线性混合离散优化问题。然而，标准遗传算法的收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点限制了其性能。为了克服这些问题，文章提出了采用交叉概率和变异概率随进化代数自适应变化的自适应遗传算法。 这种自适应遗传算法能够在保持全局搜索能力的同时，提高搜索效率。通过动态调整交叉和变异概率，算法能够更好地适应解空间的变化，从而在优化过程中避免早熟收敛，提高寻找全局最优解的可能性。算例验证了这种方法的有效性，表明它能有效解决FMS优化配置中的复杂问题，提升解决方案的质量。 自适应遗传算法为FMS优化配置提供了一种更高效、更具全局寻优能力的解决方案，对于降低风险、提高生产效率和降低成本具有重要意义。该研究对FMS的设计和优化策略提供了理论支持，也为其他类似的复杂优化问题提供了参考。