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一种汽车混流总装生产线排产的超启发式算法研究
1
作者
卢梓扬
盛步云
+1 位作者
王辉
李晓芳
《数字制造科学》
2022年第3期241-246,共6页
针对汽车制造过程中的总装车间混流排产规划问题,为避免生产系统信息资源的浪费,在对总装车间混流排产规划问题分析后建立了切换调整费用最小化、装配线空闲/停线时间最小化、物料消耗均衡化的多目标优化模型,并据此提出了一种以遗传算...
针对汽车制造过程中的总装车间混流排产规划问题,为避免生产系统信息资源的浪费,在对总装车间混流排产规划问题分析后建立了切换调整费用最小化、装配线空闲/停线时间最小化、物料消耗均衡化的多目标优化模型,并据此提出了一种以遗传算法、差分算法为底层算法库,结合Q-learning强化学习上层策略的超启发式算法,同时根据问题特性设计了一种基于排列组合的染色体编码方式,最后通过该算法与标准GA(遗传算法)、DE(差分算法)对不同批次订单的求解效率、质量进行分析比较,证实了该算法的优越性。
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关键词
混流总装线
超启发式算法Q-learning
遗传算法
差分算法
原文传递
题名
一种汽车混流总装生产线排产的超启发式算法研究
1
作者
卢梓扬
盛步云
王辉
李晓芳
机构
武汉理工大学机电工程学院
湖北省数字制造重点实验室
湖北航天技术研究院计量测试技术研究所
出处
《数字制造科学》
2022年第3期241-246,共6页
文摘
针对汽车制造过程中的总装车间混流排产规划问题,为避免生产系统信息资源的浪费,在对总装车间混流排产规划问题分析后建立了切换调整费用最小化、装配线空闲/停线时间最小化、物料消耗均衡化的多目标优化模型,并据此提出了一种以遗传算法、差分算法为底层算法库,结合Q-learning强化学习上层策略的超启发式算法,同时根据问题特性设计了一种基于排列组合的染色体编码方式,最后通过该算法与标准GA(遗传算法)、DE(差分算法)对不同批次订单的求解效率、质量进行分析比较,证实了该算法的优越性。
关键词
混流总装线
超启发式算法Q-learning
遗传算法
差分算法
Keywords
mixed-flow automotive assembly line
Hyper-Heuristic Algorithm
Q-learning
GA
DE
分类号
U468 [机械工程—车辆工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种汽车混流总装生产线排产的超启发式算法研究
卢梓扬
盛步云
王辉
李晓芳
《数字制造科学》
2022
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