基于GA的工序排序优化中约束调整算法设计

基于遗传算法的工序排序优化,在进化过程中需要保证其个体的有效性,也就是工序之间存在的各优先级约束应该在每个个体中得到满足。通过将遗传算法进化中得到的随机个体的工序排序与预定的各优先级约束进行比较,调整个体的工序顺序关系直到满足全部的优先级约束。采用面向对象技术和双向链表数据结构,开发了约束调整算法的通用程序,并将其嵌入到遗传算法中。实例验证了该算法的可行性。

基于改进遗传算法的工艺路线生成及优化

针对计算机辅助工艺设计的关键技术——工艺路线优化问题,以总生产时间最短为优化目标,构建了零件生产加工数学优化模型。通过对可选工序、机器及加工特征进行分段式编码,并根据各编码段特性给出了相应的交叉,变异等遗传操作;针对随机初始化及交叉、变异过程中可能产生的于生产工艺相悖的工艺方案,用约束调整算法解决受工艺约束的工序排序问题;最后,通过具体的实例,进行仿真优化,以验证所构建的模型及改进GA算法的准确性和有效性。