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基于改进遗传算法的智能锻造生产线物流调度的分析与优化--第1页
基于改进遗传算法的智能锻造生产线
物流调度的分析与优化
摘要:
智能制造作为未来制造业的发展方向,对制造业的数字化、网络化、
智能化提出了更高的要求。在智能锻造生产线的生产过程中,物流调
度管理是关键因素之一,如何针对锻造生产过程中的不同物流需求进
行合理的调度,提高生产效率,优化物流成本,是锻造生产过程中需
要重点解决的问题。鉴于此,本文针对智能锻造生产线的特点,通过
改进遗传算法,提出一种基于遗传算法的物流调度优化方法,以求得
最优的物流调度方案,有效提升锻造生产线的效率和生产质量。
关键词:智能锻造生产线;物流调度;优化;遗传算法;效率
1.引言
随着人工智能技术的不断发展,智能制造被视为未来制造业的发展方
向。智能制造通过数字化、网络化、智能化手段,实现了制造业生产
过程的全过程控制,提高了生产效率和质量,降低了生产成本。
在智能制造的生产过程中,物流调度管理是至关重要的,它直接影响
着生产效率、生产周期和生产成本。智能锻造生产线作为一类典型的
生产线,其生产流程复杂、生产环境多变,物流调度极具挑战性。
为了满足锻造生产过程中物流调度的需要,本文提出了一种基于改进
遗传算法的智能锻造生产线物流调度优化方法。首先,通过对锻造生
产过程的分析,建立了生产过程的数学模型;其次,结合遗传算法,
设计了针对锻造生产过程中不同物流需求的调度优化算法;最后,通
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过实验数据的分析,验证了该算法的优越性。
2.智能锻造生产线物流调度优化方法
智能锻造生产线的物流调度过程主要包括物料的到厂、检验、上料、
加热、锻压、冷却、下料、检验等多个环节。本文将该过程抽象为一
个具有多个任务和约束条件的多目标优化问题,通过建立数学模型,
将物流调度问题转化为一组数学形式的规划问题。
在原始遗传算法的基础上,本文针对智能锻造生产线物流调度问题的
特点,进行了一定的改进,提出了基于改进遗传算法的物流调度优化
方法。概括来说,该算法可以分为以下几个步骤:
(1)编码:将任务与机器相关联,构建初始种群。
(2)交叉:在父代个体的DNA序列中,随机选择几个位置进行交换,
并生成新的个体。
(3)变异:将某些个体的DNA序列随机地变化,以得到新的个体。
(4)选择:通过赌轮选择等方法,从新一代个体中筛选出适应度较高
的个体,作为下一代基因的父代。通过反复迭代,寻找到最优解。
3.实验结果与分析
本次实验结果表明,基于改进遗传算法的智能锻造生产线物流调度优
化方法能够有效提升生产效率和质量,减少生产成本。该方法的最优
调度方案所需要的时间明显少于人工调度方案,运输总成本也同样减
小。除此之外,该方法还较好地满足了实际生产环境下的物流调度需
求。
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4.结论与展望
本文基于改进遗传算法,提出了一种可行的智能锻造生产线物流调度
优化方法,该方法可以有效优化生产过程中的物流调度问题,提高生
产效率和质量,减少生产成本。但是,本方法仍有局限性,例如对于
离线调度问题和多源物流调度问题的处理能力还有待提高。今后,我
们将重点关注遗传算法的具体改进,以进一步提升该方法的可行性和
实用性。
关键词:智能锻造生产线;物流调度;优化;遗传算法;效。
5.引言
智能制造是现代
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