基于RFID的数字化制造车间物料实时配送优化方法
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更新于2024-08-10
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"这篇研究论文探讨了一种基于RFID(无线频率识别)技术的数字化制造车间物料实时配送方法。文章通过应用遗传算法优化路径,旨在提高物料配送效率和车间生产力。"
在研究中,作者首先介绍了初始种群的构建方法。他们使用改良圈算法来生成一个初始的路径集合,这个集合代表了物料在车间内的可能配送路线。初始圈10211111 ππππππππ LLL +−+−= vvvuuuC 表示了一个特定的路径,其中数字序列表示RFID标签的位置,π代表路径上的节点,而LLL表示路径的长度。通过交换u和v之间的顺序,可以生成新的路径并计算其适应度值Δf。如果新路径的适应度值更高,则采用新的路径。
目标函数是研究的核心,它被定义为侦察所有目标的路径长度之和。目标是找到使得这个总长度最小的路径,即 ∑ = + = 101 1 21 1102 ),,,(min i ii df πππππ L。适应度函数直接取为目标函数的值,以简化优化过程。
交叉操作是遗传算法的关键步骤,文中采用了单点交叉策略。两个父代个体102211 ωωω K=f 和 102 ' 2 ' 1 ' 2 ωωω K=f 在随机选取的交叉点t处分割,组合形成两个子代个体1s和2s。例如,当交叉点在第四个基因时,两个子代的编码会根据父代的基因片段重新组合。
变异操作进一步增加了群体的多样性,通过设定一定的变异率,随机选择个体并改变其部分基因顺序,如将vu之间的基因段插入到w之后。这样有助于全局搜索并避免局部最优。
选择策略是确定性的,选择目标函数值较小的M个个体进入下一代,以保持优秀的遗传特性。
在解决问题和结论部分,作者提到使用MATLAB编程实现这一模型。MATLAB提供了线性规划的工具,能够处理这样的优化问题。线性规划是运筹学中的基本方法,尤其在资源有限的情况下寻找最大利润或最小成本的解决方案。MATLAB中的线性规划标准形式为 x c x T mins,其中目标函数是最小化c的线性组合,而x需满足一系列线性约束条件。
这篇论文提出的基于RFID的数字化制造车间物料配送方法,利用遗传算法进行路径优化,结合MATLAB进行模型求解,旨在提升制造过程的效率和智能化水平。
2020-03-04 上传
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2019-07-22 上传
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李_涛
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