遗传算法与动态规划在船体分段工时优化中的应用

"一种船体分段组合嵌套作业工时优化方法研究，通过遗传算法和动态规划实现分层求解，提高效率" 本文探讨的是在船体建造过程中，特别是分段组合嵌套作业的工时优化问题。面对这一复杂的工程问题，研究者提出了一种结合遗传算法和动态规划的创新解决方案。这种方法将作业优化分为两个层次：子作业层和父作业层。 在子作业层，研究者利用遗传算法来解决人工分配方案的问题。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，能够处理多目标和多约束条件下的优化问题。在这个层次，它用于寻找多种可能的人工分配策略，并计算出每种策略对应的最优作业工时。 进入父作业层，研究者将子作业层视为一个整体阶段，采用动态规划法来确定最优的工时安排。动态规划是一种解决最优化问题的有效数学方法，尤其适用于具有重叠子问题和最优子结构的复杂问题。通过这种层次化的方法，可以更有效地找到整个作业流程的全局最优解。 论文通过实例验证了该优化模型的可行性和有效性，证明了这种方法在实际造船作业中的应用潜力。在造船行业中，中间产品的作业工时优化至关重要，因为它直接影响生产效率和成本。由于作业关系错综复杂，变量众多，以往的研究主要集中在制定中间产品的定额工时和工时物量之间的关联性。然而，本文提出的分层优化模型为解决这类混合离散优化问题提供了新的思路。 中间产品可以分为多个层次，如分段、组件、部件和零件等，而这些产品的作业任务可以根据相似性进行归类和成组。通过成组技术，可以减少作业的复杂性，提高生产效率。优化这些作业的工时分配，不仅可以确保生产进度，还可以降低成本，提升造船企业的竞争力。 这项研究为船体建造的工时优化提供了新的工具和方法，对于改善造船行业的生产管理和效率具有重要的实践意义。通过将遗传算法和动态规划相结合，能够更有效地解决复杂的作业工时优化问题，为船厂的决策提供了科学依据。