遗传算法优化车间设备虚拟布局研究

"基于遗传算法的车间设备虚拟布局优化技术研究 (2004年)" 本文主要探讨了如何利用遗传算法来解决车间设备布局的优化问题，旨在最小化物流费用。作者陈希和王宁生来自南京航空航天大学的CI MS工程研究中心。他们首先依据车间布局设计的基本原则，建立了一个设备布局的优化模型。这个模型考虑了物流成本，旨在通过优化设备的位置安排，减少物料搬运的费用。 为了实现这一目标，他们采用了块树表示法来设计混合染色体，其中包括基本块、分割线和方向三个要素。这种染色体结构能够更直观地表示设备布局的复杂性。同时，他们还提出了相应的解码方法，将染色体编码的信息转化为实际的设备布局方案。 针对车间布局优化的特性，研究者对遗传算法的关键组件进行了改进。他们优化了选择算子、交叉算子和变异算子，以适应车间布局问题的特点。特别是设计了一种基于块树的分割线有效性检验算法，结合了选择交叉算法的优势，有效减少了无效个体在遗传过程中的产生，从而提高了算法的效率和有效性。 在实际应用中，他们提供了一个包含12台设备的车间布局仿真案例。经过运行，算法在大约170代时达到收敛，展示了算法的快速收敛性能。此外，借助虚拟现实技术，计算结果得以生动形象地展示，使得用户能够直观理解优化后的设备布局。 这项研究提出的方法为解决车间设备虚拟布局问题提供了一个有效工具。它不仅利用了遗传算法的强大优化能力，还结合了虚拟现实技术，使得优化过程更具可视化和交互性。这种方法对于提高车间生产效率、降低成本以及优化生产流程具有重要的理论和实践意义。关键词包括设备布局、遗传算法和虚拟制造，表明该研究关注的是制造业中的智能优化和数字化设计技术。