遗传算法解决混合流水车间构建优化

"这篇论文是工程技术领域的研究成果，探讨了如何运用遗传算法来解决混合流水车间构建中的优化问题。研究目标是确定每个阶段配置多少台平行机可以最小化设备空闲时间和工件平均流程时间的加权均值。作者胡燕海、严隽琪和叶飞机分别来自宁波大学和上海交通大学，他们在2005年的《中国机械工程》杂志上发表了这篇文章。" 正文: 在现代制造业中，混合流水车间是一种常见的生产组织形式，它结合了离散和连续流程的特点，能处理不同类型的工作任务。在构建混合流水车间时，如何合理地配置平行机数量以提高生产效率和降低运营成本是一个复杂的优化问题。该问题被定义为NP-hard问题，意味着没有已知的多项式时间解决方案，因此需要采用高效的近似算法。 胡燕海等人提出的解决方案是利用遗传算法（GA）来寻找接近最优的解。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传过程的全局优化算法，能够通过迭代过程逐步改进解的质量。在他们的研究中，染色体编码采用了整数与实数相结合的方式，这使得算法能够处理混合整数规划问题，即既能处理整数变量（如机器的数量），也能处理连续变量（如流程时间）。 目标函数是设备空闲时间和工件平均流程时间的加权均值最小化，这种多目标优化考虑了生产效率和资源利用率两方面。通过调整染色体编码方式，算法能够在问题空间中进行全局随机搜索，寻找更好的解。在算例分析中，对于每一个测试案例，进行10次随机计算后，目标函数的平均值与最优值的差异率都小于1.3%，表明算法具有良好的计算重复性和稳定性。 计算结果显示，每次计算所需时间控制在20到30秒之间，这意味着遗传算法在解决此类问题时具有较高的计算效率，能够在短时间内给出可行的车间配置方案。这种高效且准确的优化方法对于实际工业应用具有重要的实践意义，可以帮助企业减少生产延误，降低成本，并提升整体生产效率。 关键词: 遗传算法在解决混合流水车间优化问题中展现了强大的能力，它能处理复杂度高、难以精确求解的问题。混合流水车间涉及平行机配置的决策，而采用整数与实数结合的染色体编码策略，使得遗传算法能更好地适应这种问题的特点。作业计划是生产管理的核心部分，优化作业计划能显著提升生产系统的性能。通过对中国分类号0223(自动化技术)和TP182(计算机应用)的研究，本论文为制造企业的生产优化提供了理论依据和技术支持。