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混流装配排序问题的改进人工蜂群优化
  • ISSN号:1006-5911
  • 期刊名称:计算机集成制造系统
  • 时间:0
  • 页码:2599-2609
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室,浙江杭州310032
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70971118); 浙江省科技计划资助项目(2009C31025); 浙江省重大科技专项和优先主题资助项目(2009C11164); 浙江省自然科学基金资助项目(Y1111118)
  • 相关项目:基于PSO和HOLON的多品种小批量生产物流瓶颈建模及其智能控制研究
中文摘要:

为解决离散的混流装配线作业排序问题,提出一种基于人工蜂群优化算法的改进算法。采用NEH启发式方法优化初始种群质量;在雇佣蜂算法中建立了变邻域区域搜索机制并嵌入模拟退火算法,提高了算法的搜索精度与广度;提出一种最优控制策略,通过限制最优解群体的成长速度,有效降低了种群相似度,提高了算法的全局搜索性能。实验方面,算法参数通过标准算例仿真对比设定,并采用Benchmark标准算例对所提算法与标准人工蜂群优化算法、遗传算法、混合遗传算法、改进粒子群优化等算法进行了对比。通过一个混流排序实例的仿真,对比证明了算法在求解混流装配线排序问题上的有效性。

英文摘要:

To solve the discrete mixed-model sequencing problem,a modified algorithm based on Artificial Bee Colony(ABC) was proposed.NEH method was used to optimize initial population's quality.To improve searching precision and scope,a variable neighborhood region searching mechanism with simulated annealing algorithm was established.An optimal population control strategy was proposed to limit the growth speed of the optimal populations,reduce population similarity and improve global searching performance of the algorithm.In experiment,parameters of modified algorithm were set through simulation comparison of standard instances,and benchmark instances were used to make comparisons among ABC,Genetic Algorithm(GA),Hybrid Genetic Algorithm(HGA) and Modified Particle Swam Optimization(MPSO).Through a mixed sequencing instance simulation,the validity of the algorithm on mixed assembly line sequencing problem was proved.

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期刊信息
  • 《计算机集成制造系统》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国兵器工业集团公司
  • 主办单位:中国兵器工业第210研究所
  • 主编:杨海成
  • 地址:北京市海淀区车道沟10号北京2413信箱34分箱
  • 邮编:100089
  • 邮箱:986127464@qq.com
  • 电话:010-68962468
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-5911
  • 国内统一刊号:ISSN:11-5946/TP
  • 邮发代号:82-289
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,中国科技论文统计与分析文献来源期刊,中国科学引文数据库来源期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25379