基于遗传算法的模具制造网格服务配置研究

中国机械工程 ›› 2011, Vol. 22 ›› Issue (11): 1307-1311,1317.

基于遗传算法的模具制造网格服务配置研究

王毅1,2;王宗忠2;陈庆新2;毛宁2

1.仲恺农业工程学院，广州，510225;;

2.广东工业大学，广州，510090

出版日期:2011-06-10 发布日期:2011-06-17
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(50675039)；国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2006AA04Z132)；广东省自然科学基金资助项目(05200197)；广东省科技攻关项目(2004B10201030)
National Natural Science Foundation of China（No. 50675039）;

National High-tech R&D Program of China (863 Program) （No. 2006AA04Z132）;

Guangdong Provincial Natural Science Foundation of China（No. 05200197）;
Guangdong Provincial Key Technology R&D Program（No. 2004B10201030）

Study on Service Scheduling in Mould Manufacturing Grid Based on Genetic Algorithm

Wang Yi1,2;Wang Zongzhong2;Chen Qingxin2;Mao Ning2

1.Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou, 510225

2.Guangdong University of Technology, Guangzhou, 510090

Online:2011-06-10 Published:2011-06-17
Supported by:

National Natural Science Foundation of China（No. 50675039）;

National High-tech R&D Program of China (863 Program) （No. 2006AA04Z132）;

Guangdong Provincial Natural Science Foundation of China（No. 05200197）;
Guangdong Provincial Key Technology R&D Program（No. 2004B10201030）

摘要/Abstract

摘要：

从制造项目的实际需求出发，在考虑制造网格中在制品物流的情况下，研究了制造网格环境中服务的优化配置问题，并提出了一种两阶段服务配置方法。首先根据项目任务的时间窗进行了任务候选服务节点集合的搜索匹配，进而使用了遗传算法进行服务的优化配置。在遗传算法中，采用了基于服务节点的染色体编码方法，并设计了染色体生成、选择、交叉、变异的操作算法。最后进行了实例验证，得到了较为满意的配置结果。

关键词:

制造网格, 服务配置, 网格物流, 遗传算法

Abstract:

In accordance with the actual demands of a manufacturing project, taking into account of the material flows, the service scheduling problem under the manufacturing grid environment was studied, and a two-stage service scheduling method was put forward. First, the search for candidate service node sets for each task in the project was carried out based on the task time windows. Then, given the obtained candidate service node sets, a genetic algorithm was used to schedule the services. In the genetic algorithm, the chromosome coding method was based on the service node. And the algorithms for the operations of creating, selecting, crossing, and mutating of chromosomes were designed carefully. In the end, the effectiveness of the algorithm was verified with an example of a simple mould project.

Key words:

manufacturing grid, service scheduling, grid material flow, genetic algorithm

中图分类号:

TH166

王毅1, 2, 王宗忠2, 陈庆新2, 毛宁2.

基于遗传算法的模具制造网格服务配置研究

[J]. 中国机械工程, 2011, 22(11): 1307-1311,1317.

WANG Yi-1, 2, WANG Zong-Zhong-2, CHEN Qiang-Xin-2, MAO Ning-2.

Study on Service Scheduling in Mould Manufacturing Grid Based on Genetic Algorithm

[J]. China Mechanical Engineering, 2011, 22(11): 1307-1311,1317.

[1]	崔付刚, 李光耀, 刘迪辉, 李方义. 基于冲杯边缘线的各向异性参数反求 [J]. 中国机械工程, 2011, 22(6): 732-735.
[2]	韦韫, 李东波, 童一飞. 面向用户需求的制造资源服务模糊聚类研究 [J]. 中国机械工程, 2011, 22(23): 2828-2833.
[3]	孙清超1, 孙伟1, 郭钢2. 多项目环境下复杂产品开发资源动态分配技术 [J]. 中国机械工程, 2011, 22(23): 2844-2848,2852.
[4]	程方启, 叶飞帆. 基于制造任务参数距离模型的协同制造链优化构建 [J]. 中国机械工程, 2011, 22(2): 184-189.
[5]	梁学栋, 戈鹏, 杨育, 包北方. 基于依赖约束的产品设计功能属性匹配选择 [J]. 中国机械工程, 2011, 22(2): 227-231.
[6]	王立存1, 2, 张贤明1, 陈国强1, 王旭东1, 罗礼培3, 陈彬1. 基于泛函的通用涡旋型线形状变化规律研究 [J]. 中国机械工程, 2011, 22(16): 1980-1983.
[7]	冉红亮, 张琦, 朱春生, 王菲. 一种基于多目标优化的测试性分配方法 [J]. 中国机械工程, 2011, 22(15): 1775-1778.
[8]	罗文豹1, 李维嘉1, 汪潇1, 高岩2, 吴金波1. 一种三自由度运动平台机构的优化设计 [J]. 中国机械工程, 2011, 22(14): 1728-1731.
[9]	查云飞, 钟志华, 闫晓磊. 菱形车转向机构的分析与优化 [J]. 中国机械工程, 2010, 21(8): 935-939.
[10]	谭真臻, 陈果, 陈立波, 李允. 基于图像分析和野点检测的航空发动机磨损状态识别 [J]. 中国机械工程, 2010, 21(7): 827-831.
[11]	李苏珂, 刘盛强, 喻道远, 张三强, 史登松, 何世林. 面向整车混流装配线客户订单的优化分配排序 [J]. 中国机械工程, 2010, 21(20): 2459-2462.
[12]	张根保, 王国强, 何文辉, 曾海峰. 基于任务的数控机床可靠性分配技术研究 [J]. 中国机械工程, 2010, 21(19): 2269-2273.
[13]	蒋艳, 黎向锋, 左敦稳, 焦光明, 薛善良. 基于改进遗传算法的混流装配线的优化设计 [J]. 中国机械工程, 2010, 21(19): 2322-2328.
[14]	鲁建厦, 施锦峰, 李修琳, 汤洪涛. 一类已知概率分布下的混合车间鲁棒调度问题研究 [J]. 中国机械工程, 2010, 21(19): 2328-2333.
[15]	臧献国, 于德介, 姚凌云. 基于振动响应场的结构形状优化方法研究 [J]. 中国机械工程, 2010, 21(14): 1643-1646.