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摘要
柔性制造系统(FMS)包含两个相互关联的问题,即零件类型选择问题和机器上的操作分配问题。通过考虑与机器的柔性、加工时间的可用性、工位数量等相关的若干技术约束,以满足最小化系统不平衡、最大化吞吐量为目标,对机器装载问题进行建模。以上这些约束条件的解决,即使对于中等数量的零件类型和机器,实现起来计算的复杂性都很高,因此我们需要采用一些随机搜索和优化技术来解决这些问题。提出了一种新的遗传算法——染色体分化遗传算法,用于解决我们之前提出的机器装载问题。该算法克服了简单遗传算法的缺陷,能够较好地平衡优化步骤并减少局部极小值成为最优解的可能。经过实验计算表明相较于传统遗传算法,该算法在工业生产线中能取得更好的结果。
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