基于遗传算法的柔性制造系统机床选择问题研究

由于激烈的市场竞争环境,灵活的制造商应该以最快的速度向市场推出产品,以最少的成本进行生产,从而拥有使消费者满意的巨大能力。而具有快速时间响应和高度柔性的制造系统是必要的。在假设的条件下,构建基于零件加工时间和成本加权和为目标的柔性制造系统机床选择数学模型,在模型中考虑机床的维修成本。用C语言实现遗传算法在柔性制造系统机床选择中的应用,并与以前的例子进行比较。最后通过实验对遗传算法的参数进行分析。

柔性制造系统机床选择建模研究

针对柔性制造系统(Flexible Manufacturing System,FMS)机床选择模型构建及求解中存在的问题,以零件加工的时间目标作为模型的优化目标,以机床的购买成本作为约束,提出了FMS机床选择模型,结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)快速高效的搜索特性,对机床选择问题进行求解,并通过与现有的模型及其算法的求解结果进行比较分析,验证了本文提出的FMS机床选择模型及其遗传求解算法求解FMS机床选择问题的合理性和优越性。