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基于双种群遗传算法的装配线优化

作者: 来源: 日期:2019-7-22 9:17:21 人气:0

基于双种群遗传算法的装配线优化

依据 4。2 所阐述的的理论基础,结合 Matlab 软件,对双种群遗传算法进行编程[40] 如图 4.9 所示。

 

 

 

 

43


 

wps46.png 

4.9 基于 Malab 源程序算法流程图

改进遗传算法程序所使用的标准工时为秒计算。应用改进遗传算法对 F 公司减速机装配线平衡问题进行分析。将其分为分装线和总装线进行分别优化。

1)分装线工序时间矩阵如下:

44


Time=[20 5 3 42 3 6 2 20 23 4]

工序优先关系矩阵为:





wps47.jpg

 


MATLAB 程序中,其初始种群 1 的个数以及整个运行过程中基因链之间的交叉、变异概率分别为:Num- Pop1 = 100, Pro-C1 = 0。8, Pro-M1 = 0.2,种群 2 的个数以及整个运行                        Num- Pop2 =100, Pro-C 2 = 0.2, Pro-M 2 = 0.05 ,遗传代数以及两个种群之间的基因交换分别为 Num-Gene = 250, Num- Exc = 5 ,工位数 m=4。程序运行结果如图 4。10 所示:

wps48.jpg 

4.10 分装线工位分配方案

4.10 中,纵、横坐标分别表示时间和工位,图中的数字分别代表作业顺序号和作业时间。

各工位时间:Dec_Pop=[28 42 31 27] 2)总装线工序时间矩阵如下:

 

45


Time=[7 2 7 10 4 6 6 5 12 10 34 8 4 3 9 13 17 7 3 7 4 40 4 7 2 46 13 7 6 4 5 55 10 50 14

28 20 10];

工序优先关系矩阵为:





wps49.jpg

 


 

对总装线运行时,程序的初始种群 1 2 的元素个数、基因链之间的交叉概率、变


 

异概率分别为:

Num- Pop1 = 100, Pro-C1 = 0.8, Pro-M1 = 0.2


Num- Pop2 =100, Pro-C 2 = 0.2, Pro-M 2 = 0。05 。两种群间的基因交换为 5,自初始种群开

始向下遗传 250 代。工位数 m=10。程序运行结果如图 4.11 所示:





wps50.jpg

 


4.11 总装线工位分配方案

4.11 中各坐标以及柱状图中数字的意义与图 4.10 相同。

运行程序,得到各工位的时间:Dec_Pop=[59 52 56 55 55 35 55 60 42 30]


    标签:减速机装配线 装配线
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