改进遗传模拟退火算法优化协同制造任务分配

本篇论文研究主要关注于网络化协同制造中的任务分配问题，其核心目标是通过建立一个多目标优化模型来提高制造效率和降低成本。论文的创新点在于提出了一种改进的遗传模拟退火（Genetic Simulated Annealing，GSA）算法，以解决在动态联盟企业间进行有效协同任务分配时面临的复杂决策问题。 首先，作者指出网络化协同制造是现代制造业的趋势，关键在于如何通过网络和信息技术优化任务分配，以提升企业竞争力。传统的制造任务分配模型如基于工艺流程的模型虽然可行，但遗传算法因其局部搜索能力不足，可能无法找到全局最优解。另一方面，蚁群算法虽具有较强的全局搜索能力，但在大规模问题上可能陷入局部最优。 针对这些问题，作者构建了一个多层次的协同制造任务分配模型，考虑了时间、成本和工艺质量等关键因素。他们运用模糊层次分析法对这些因素的相对重要性进行了量化分析，以便在实际决策中平衡各种需求。为了克服遗传算法的局限性，论文提出了一种改进的GSA算法，通过模拟退火过程引入随机性和多样性，旨在避免早熟收敛并增强全局搜索性能。 论文的主要贡献在于设计并验证了这种改进的GSA算法在解决实际的协同制造任务分配问题上的有效性。通过具体的实例分析，结果显示该算法不仅提高了任务分配的效率，还能保证产品质量，从而帮助企业以更短的时间、更低的成本和更高的工艺质量完成任务，这对于网络化协同制造环境中企业的生存和发展具有重要意义。 总结来说，这篇论文深入探讨了网络化协同制造中任务分配的优化方法，通过改进遗传模拟退火算法，解决了企业在动态联盟中的有效协同问题，对于提升制造业的竞争力具有实用价值。