设计过程规划：遗传禁忌算法优化最小生成树案例

本文主要探讨了一种求解最小生成树问题的小生境遗传禁忌算法在产品设计过程规划中的应用。针对现有产品设计过程中存在的不足，如不确定性因素和设计迭代效率低下等问题，作者将设计过程规划视为一个基于仿真的随机优化问题。该研究提出了一种混合遗传算法模型，其核心创新在于引入最优计算量分配技术，这显著提升了算法的搜索效率，增强了遗传算法在求解过程中的稳定性和可靠性。 算法的关键步骤包括构建设计任务的流程模型，例如设计结构矩阵（DSM），作为问题的基础。设计任务规划的目标不仅涉及时间、成本、质量和迭代等多个维度，这些目标之间相互关联，共同服务于产品开发的最终目标。通过减少设计过程中的反馈迭代，可以降低不必要的重复工作，从而节省时间和成本。 遗传禁忌算法在这个背景下被用来解决设计过程规划问题，它利用自然选择、交叉、变异等遗传机制来寻找最优的任务执行顺序。算法的优势在于能够处理复杂多目标优化问题，并通过动态调整样本分配策略，避免陷入局部最优，提高全局搜索能力。 以汽轮机轴承转子系统的具体设计为例，实验结果证明了这种混合遗传禁忌算法的有效性和求解效率。研究结果显示，新方法成功地优化了设计过程，减少了迭代次数，提高了设计效率，具有广泛的实际应用价值，不仅限于汽轮机设计，而是可以推广到其他各类产品的设计过程规划中。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的工具和技术，通过结合遗传禁忌算法和最优计算量分配策略，优化了产品设计过程中的任务规划，有助于提升设计项目的整体效率和质量，具有重要的理论和实践意义。