缺陷板材二维排样的一种随机密钥遗传算法

讨论缺陷板材二维排样问题,即用一张带缺陷区域的板材切割出若干种矩形件,对每种矩形件允许从板材上切割的数量不做限制,优化目标为板材切割出的矩形件的总价值最大.将放置规则和随机密钥遗传算法相结合求解排样方式,用放置规则确定当前待排样矩形件在板材上的放置位置,用随机密钥遗传算法确定矩形件的排样序列和排样参数,用极大空闲空间技术处理板材的空闲空间和缺陷区域.为了提高遗传算法对解空间的搜索范围,放置规则采用最下最左和最左最下两种不同的启发式.通过数值实验比较所提方法与文献方法,实验结果表明,所提方法计算时间较少、排样价值较高.

解决混合装配线平衡问题的多目标遗传算法研究

混合装配线平衡问题是近期研究的热点,而工人的合理分配则是解决该类问题的关键.将解决混合模型装配线平衡问题扩展到基于工人分配的装配线平衡问题,包括任务的分配和工人的分配两个子问题.采用基于随机密钥的编码方法和先进的适应特定染色体结构和MALB-WA问题特点的遗传算子来解决该问题,最后通过数值实验验证该方法的性能.结果表明,该方法提高了解的质量,同时其收敛性优于其他现有的GA算法.

考虑作业姿势舒适的三维装箱问题

为降低装卸工在货物配装过程中因重复弯腰而罹患肌肉骨骼疾病的概率,同时优化其作业姿势的舒适性,进而减轻作业疲劳,提升社会整体效益,基于人因工程和运筹优化协同优化的视角,从装卸工作业姿势舒适的角度出发,提出并研究考虑作业姿势舒适的三维装箱问题。首先对装载作业姿势舒适性进行评价,构建问题模型;其次对货物排序优化和货物放置规则等关键问题进行研究,设计了最大空间法和有偏随机密钥遗传算法相结合的求解算法;最后通过算例进行实验验证。结果表明,提出的模型和算法可以在不增加车辆运输成本的前提下提升装卸工的作业姿势舒适性,并且对于尺寸相对较小及规模相对较少的货物类型作业姿势舒适性的优化空间更大,验证了模型和算法的有效性。

考虑缓冲区容量的岸桥、AGV和堆场起重机集成调度

为了提高自动化集装箱码头装卸设备之间的协调程度和作业效率,针对码头卸船过程中岸桥、自动化导引车(automated guided vehicle,AGV)和堆场起重机的集成调度问题,考虑了堆场交接缓冲区的容量约束,以最小化卸船任务完工时间为目标,建立了考虑缓冲区容量约束的集成调度混合整数线性规划模型,确定各装卸设备作业序列并优化缓存位-任务的分配关系.设计了优先级偏随机密钥遗传算法和贪婪插入启发式对问题求解.实验结果验证了模型和算法的有效性,并得出适当的缓冲区容量能够缩短船舶在港时间,降低码头水平运输区域压力,提高AGV利用率.