针对客车制造车间改机操作的特点,建立了基于总改机代价的路由缓冲区深度搜索移动规则,指导客车在路由缓冲区的移动过程,在此基础上进一步提出了一种基于最短路径优先(Short Path First,SPF)算法的路由缓冲区局部快速寻优方法,并结合全局优化算法,解决这类具有路由缓冲区的排产优化问题。全局优化算法采用改进的鲸鱼算法,该算法在标准的鲸鱼算法基础上加入了Levy飞行和反向学习策略2处改进,分别扩展了种群的多样性和寻优范围,提高了标准的鲸鱼算法跳出局部极值的能力。通过多组实例仿真测试,验证基于SPF算法的路由缓冲区局部寻优方法与基于改进的鲸鱼算法的全局优化算法结合的优化方案对于解决具有路由缓冲区排产优化问题的有效性。
类型: 期刊论文
作者: 韩忠华,张权,史海波,王世尧
关键词: 路由缓冲区,最短路径优先算法,反向学习,改机代价,飞行,改进的鲸鱼算法
来源: 现代制造工程 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 汽车工业,自动化技术
单位: 沈阳建筑大学信息与控制工程学院,中国科学院沈阳自动化研究所数字工厂研究室
基金: 国家自然科学基金项目(61873174),辽宁省重点研发计划项目(2018106008),辽宁省高等学校基本科研项目(LJZ2017015),沈阳市科技计划双百工程项目(Z18-5-015)
分类号: TP18;U468
DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2019.07.003
页码: 12-22+35
总页数: 12
文件大小: 399K
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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/0ae4920d10072c86f9d05f5f.html