基于禁忌搜索遗传混合算法的装配线平衡.pdf

万方数据
心一侍獾乃惴ǎ蟮玫慕獠还焕硐搿Ｎ南基于禁忌搜索遗传混合算法的装配线平衡羣第辛嚣期綼余晓光，严洪森跏鑠艘膎擅．计算机技术与发展豱言洗笱Ц丛庸こ滔低巢饬坑肟刂平逃恐氐闶笛槭遥漳暇东南大学自动化学院，江苏南京甀装配线这种生产组织方成的装配作业顺序为：��、��、��、����、����淙旧�迦缤�所示。译码是根据编码将作业元素在生产节拍限制下分配到工作站。以图�械娜旧�逦@�得鳌Ｔ诟�ㄉ�产节拍�下，工作站�簕任务���、��な���障��。这时无法容纳下个作业��F艄ぷ髡�。同理译码如下，工作站�簕任务���な���障���ぷ髡��簕任务����な���障���ぷ髡�：�挝��、�，工时�，空闲�；至此工作分配完毕，工作站数为��芸障惺奔湮�。��初始化种群．算法中采用在装配优先关系约束下随机生成初始种群。这种方法的好处是可以在一个较广的范围内进行搜索，避免因为生成规则的限制搜索不到最优解的区域。具体流程描述为：�根据装配优先关系初始化优先矩阵；�随机选择自由元素，自由元素是优先矩阵中列为�脑K兀��更新优先矩阵，将选择元素列中不为�K厣�置为���如果作业分配完毕结束，否则转����选择算法中采用根据个体适应度大小按比例选择的轮盘赌法，选择个体进行复制操作。��交叉操作为了保证解的可行性，算法中采用两点法进行交叉。具体步骤为：�随机生成交叉起点���≤��≤咒���随机生成交叉长度���躪�芤砸籶��；�将两染色体基因从��位置开始的�「鲈K�交叉同时保证交叉后仍满足装配优先关系约束，具体操作如图��尽�计算机技术与发展第�卷∞，图�������译码·���畉．�� ⋯�作��涡颍�作业序号；一万方数据
亲他匝Ⅱ工Ⅱ习�构こ笕�既�亲他匝Ⅱ工丑王臣工丑互臣豇Ⅱ殂懈，�恕f菀���谥蟛�亲代�癣蚬あ蚧コ饥颌蛳�压工丑卫∑���／�����抡媸笛�余晓光等：基于禁忌搜索遗传混合算法的装配线平衡图�降惴ń徊娌僮���变异操作变异操作可以增加解的多样性，增大遗传算法的搜索区域从而跳出局部最优。为了保证解的可行性，算法采用移位插入变异法。随机生成需变异元素的序号后，通过搜索变异元素所在优先矩阵的行列确定可以插入范围，并随机选择一个位置进行插入操作。��评价函数��—�Ｐ椭械淖钚』�ぷ髡臼�男阅苤副�对序列变化不敏感，造成过多的染色体评价值相同的后果，故文中研究的算法中采用如��降钠兰酆���求其最大值，该函数可以保证作业向繁忙的工作站集中，从而逐步减少工作站数目。��精英保留策略精英保留策略是保留算法运行过程中最优秀染色体的方法，可以保证在每代个体中都存在以往的最优解，并且最后输出的结果是历史上的最优解。��邻域生成��—�娜旧�灞嗦氲牧谟虻拇笮∈遣还潭�的，所以禁忌搜索的邻域是在每一次禁忌搜索循环前动态生成的。方法是采用堆栈的方法将搜索到的邻域进行压栈操作，在每次禁忌搜索结束后再对堆栈进行清空，准备进行下一步禁忌搜索邻域生成。另外需要注意的是在元素插入时不插入紧邻的前一个元素之前，因为这与前一个元素的邻域重复。邻域生成的方法是将每一个可能的变异都实现一次。����伤阉鞑呗�禁忌搜索的策略为：�生成初始解的邻域；�判断领域的最优解是否满足藐视规则���������牵罕４孀钣沤獠⒋嫒虢�杀恚��胁街�，否：进行步骤���根据禁忌表，剔除被禁忌