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    分段自適應(yīng)遺傳算法在流水車(chē)間調(diào)度中的應(yīng)用

    2017-09-30 02:58:32安徽理工大學(xué)電氣與信息工程
    電子世界 2017年18期
    關(guān)鍵詞:適應(yīng)度分段交叉

    安徽理工大學(xué)電氣與信息工程 汪 鵬

    分段自適應(yīng)遺傳算法在流水車(chē)間調(diào)度中的應(yīng)用

    安徽理工大學(xué)電氣與信息工程 汪 鵬

    針對(duì)流水車(chē)間的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,提出一種分段自適應(yīng)遺傳算法,對(duì)遺傳算法交叉、變異算子進(jìn)行改進(jìn),從而有效避免算法陷入局部,達(dá)到算法優(yōu)化調(diào)度的目的。通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和改進(jìn)算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證得知,優(yōu)化后的算法具有更好的適應(yīng)度曲線,表明其有效的克服了標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法不成熟收斂問(wèn)題,具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。

    分段自適應(yīng);遺傳算法;流水車(chē)間

    0 引言

    隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇,各制造加工企業(yè)為了提高自身的競(jìng)爭(zhēng)力,必須合理分配資源,提高設(shè)備利用率與生產(chǎn)效率,降低生產(chǎn)成本,這就需要制定良好的車(chē)間生產(chǎn)調(diào)度。為此本文設(shè)計(jì)一種分段自適應(yīng)遺傳算法,隨著進(jìn)化代數(shù)和適應(yīng)度函數(shù)自動(dòng)調(diào)整交叉概率和變異概率,以期以較快的收斂速度搜索到全局最優(yōu)解,從而滿(mǎn)足實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用的需要。

    1 問(wèn)題描述

    流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題(Flow shop Scheduling Problem, FSSP)是一種最重要的組合優(yōu)化問(wèn)題, 該問(wèn)題通常可以描述為n個(gè)工件要在m臺(tái)不同機(jī)器上加工,每個(gè)工件有m道工序,每道工序都要在不同的機(jī)器上加工,各個(gè)工件加工順序相同,且滿(mǎn)足如下的約束條件:1)每個(gè)工件在機(jī)器上的加工順序相同,且給定加工順序是1,2,3…,m;2)一個(gè)工件不能同時(shí)在不同的機(jī)器上進(jìn)行加工;3)每臺(tái)機(jī)器同時(shí)只能夠加工一個(gè)工件;4)工序的準(zhǔn)備時(shí)間與順序無(wú)關(guān),且包含在加工時(shí)間內(nèi);5)工件加工技術(shù)上的約束事先給定。

    2 問(wèn)題的算法設(shè)計(jì)

    遺傳算法包括三個(gè)基本的操作:選擇、交叉和變異。遺傳算法的交叉概率Pc和變異概率Pm的選擇是影響遺傳算法行為和性能的關(guān)鍵,直接影響算法的收斂性,Pc的大小決定種群的更新速度和搜索快慢的指標(biāo)。Pm是保持種群多樣性,防止早熟的一種手段?;谝陨蠁?wèn)題,本文提出了分段自適應(yīng)遺傳算法實(shí)時(shí)調(diào)整交叉概率及變異概率,從而獲得較優(yōu)解。

    該算法分四個(gè)進(jìn)化階段。M為總進(jìn)化代數(shù),itmax最大迭代代數(shù),iter當(dāng)前代數(shù),Pcmax最大交叉概率,Pcmin最小交叉概率,Pmmax最大變異概率,Pmmin最小變異概率,f變異個(gè)體適應(yīng)度(目標(biāo)函數(shù)值),fcmax為交叉兩個(gè)體較大適應(yīng)度,fave種群平均適應(yīng)度,fmax種群適應(yīng)度最大值。分別是1-0.4M代,Pcmax=0.8,Pcmin=0.6,Pmmax=0.08,Pmmin=0.05;0.4M-0.7M代,Pcmax=0.7,Pcmin=0.5,Pcmax=0.06,Pmmin=0.03;0.7M-0.9M代,Pcmax=0.6,Pcmin=0.4,Pmmax=0.04,Pmmin=0.02;0.9M到M代,Pcmax=0.5,Pcmin=0.3,Pmmax=0.02,Pmmin=0.01。

    該算法參數(shù)設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

    其中,α和β為隨機(jī)產(chǎn)生的權(quán)重系數(shù)。

    3 車(chē)間調(diào)度問(wèn)題仿真及結(jié)果分析

    為了驗(yàn)證算法的有效性,本文分別將標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和分段自適應(yīng)遺傳算法的性能應(yīng)用于不同規(guī)模的流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題,算法均用MATLAB2012a來(lái)實(shí)現(xiàn),并在Pentium3.2Ghz×2GB內(nèi)存的機(jī)器上的加工時(shí)間使用著名的Taillard’s基準(zhǔn)算例。

    圖1

    如圖1所示,采用ta011(20×10)算例仿真,最優(yōu)值為1582,明顯看出分段自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法,具有較好的尋優(yōu)能力,從而驗(yàn)證了算法的優(yōu)越性。

    4 結(jié)論

    本文研究了流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題,提出了性能較優(yōu)的分段自適應(yīng)遺傳算法,仿真結(jié)果表明,該算法在處理流水車(chē)間問(wèn)題更能優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),取得更好的效果。

    [1]王凌.車(chē)間調(diào)度及其遺傳算法[M].北京:清華大學(xué)出版社,2003.

    [2]張博凡,黃宗南.基于變形遺傳算法交叉算子的Flow-Shop問(wèn)題求解[J].制造業(yè)自動(dòng)化,2011(19):27-29,46.

    [3]Taillard,E.Benchmarks for basic scheduling problems.European Journal of Operational Research[J].1993,64:278-285.

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