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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

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