基于动态差分元胞多目标遗传算法的混合作业车间布局改善与优化

中国机械工程

基于动态差分元胞多目标遗传算法的混合作业车间布局改善与优化

王亚良;钱其晶;曹海涛;金寿松

浙江工业大学机械工程学院，杭州，310014

出版日期:2018-07-25 发布日期:2018-07-27
基金资助:
国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2015AA043002）；
国家自然科学基金资助项目（71371170）；
浙江省自然科学基金资助项目（LY16G010013）
National High Technology Research and Development Program of China (863 Program)（No. 2015AA043002）
National Natural Science Foundation of China （No. 71371170）
Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China （No. LY16G010013）

Improvement and Optimization of Hybrid Workshop Layouts Based on Dynamic Differential Cellular Multi-objective Genetic Algorithm

WANG Yaliang;QIAN Qijing;CAO Haitao;JIN Shousong

College of Mechanical Engineering，Zhejiang University of Technology，Hangzhou，310014

Online:2018-07-25 Published:2018-07-27
Supported by:
National High Technology Research and Development Program of China (863 Program)（No. 2015AA043002）
National Natural Science Foundation of China （No. 71371170）
Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China （No. LY16G010013）

摘要/Abstract

摘要： 针对一类离散作业、流水作业和特殊作业等多种作业单元共存的混合制造模式，提出了作业车间布局改善问题。以物料搬运费用最小、单元移动费用最小、作业单元包络矩形面积最小及非物流关系最大为目标，明确布局约束条件，构建车间布局多目标优化模型。在差分元胞多目标遗传算法的基础上，设计并引入动态变异策略以改善算法的全局搜索能力，提出用于解决布局模型的动态差分元胞多目标遗传算法，通过实例计算与结果分析验证了模型及算法的有效性。

关键词: 混合作业单元, 车间布局, 多目标优化, 差分元胞, 动态变异

Abstract: A new workshop layout optimization problem was proposed,which aimed at a type of hybrid manufacturing mode that was made of discrete operation units，line production units，and special operation units.Multi-objective optimization model for workshop layouts was set up under constraints with goals of the lowest costs of material handling and unit moving，the minimum envelope rectangular area of operation units，and the maximum non-logistics relationship.On the basis of differential cellular multi-objective genetic algorithm，a dynamic differential cellular multi-objective genetic algorithm was proposed to solve this model，through designing and introducing dynamic mutation strategy to improve the global search ability of the algorithm.Feasibility and effectiveness of the model and algorithm were verified by calculation examples and analysis results.

Key words: hybrid unit, workshop layout, multi-objective optimization, differential cellular, dynamic mutation

中图分类号:

TP18

王亚良;钱其晶;曹海涛;金寿松. 基于动态差分元胞多目标遗传算法的混合作业车间布局改善与优化[J]. 中国机械工程.

WANG Yaliang;QIAN Qijing;CAO Haitao;JIN Shousong. Improvement and Optimization of Hybrid Workshop Layouts Based on Dynamic Differential Cellular Multi-objective Genetic Algorithm[J]. China Mechanical Engineering.

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