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公开(公告)号：CN108573114A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810438370.1
申请日：2018-05-09
Applicant: 西南交通大学 , 成都飞机工业(集团)有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多种群遗传算法的车间多目标优化总体布局方法，首先建立车间多行直线布局的数学模型，将功能区布局问题转化为组合优化的数学模型问题；其次基于车间布局总物料搬运成本最小和面积利用率最大的优化目标，同时考虑制造车间主干道、功能区横竖放置及自适应行距等约束条件，构建车间布局精准模型，采用加权法将多优化目标转化为单一评价函数；最后采用多种群遗传算法进行求解，在求解过程中，采用移民算子联系种群，实现多种群的信息交换和协同进化，不同种群通过交叉和变异概率控制公式设置不同的交叉和变异概率参数，保证不同的搜索目的。本发明可有效降低车间总物流搬运成本，提高车间面积的利用率。
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公开(公告)号：CN107817772B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201710965924.9
申请日：2017-10-17
Applicant: 西南交通大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 一种柔性作业车间调度优化方法，将Metropolis准则和正弦自适应步长应用于萤火虫算法，进行离散问题优化求解。在构建数学模型的基础上,随机产生离散组合问题的初始解种群，再按照模拟退火中的Metropolis准则进行个体领域内局部搜索，产生新个体，计算新个体与原个体之间的内能差，并以一定的概率接受新个体，最后利用正弦自适应步长的离散型萤火虫算法进行每一代的全局搜索，直到搜索到最优解。该方法能够更好地在全局空间内搜索FJSP问题的最优解，具有更好的搜索精度、搜索效率和稳定性，这对于求解诸如车间作业调度等离散型问题具有重要意义和显著的工程实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112085368A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010907353.5
申请日：2020-09-02
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开一种基于免疫遗传算法的设备产能配置与布局优化方法，具体为：首先建立多阶段设备产能配置与设备鲁棒性布局集成优化的数学模型，基于设备总购置成本最小、物料搬运成本最小、设备负载均衡性最大的优化目标，采用加权归一的方法将多优化目标转化为单一评价函数，同时考虑布局鲁棒性、设备产能配置及设备布局等约束条件；采用改进免疫遗传算法对多阶段设备产能配置与设备鲁棒性布局集成优化模型进行求解，在求解过程中，引入免疫算子，并设计了一种自适应策略。本发明可以有效解决动态需求环境下的车间设备规划问题；从而减少设备总购置成本和物料搬运成本，平衡设备负载均衡性，避免动态需求环境下的频繁布局，为企业带来更大的利益。
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公开(公告)号：CN109242101B
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201811219223.1
申请日：2018-10-19
Applicant: 西南交通大学 , 成都飞机工业(集团)有限责任公司
Abstract: 本发明公开了基于遗传模拟退火算法的柔性制造系统生产能力配置方法，包括以下步骤：步骤1：以柔性制造系统长期产能规划的设备购置成本最小化为目标建立其生成能力配置的数学模型；步骤2：通过遗传模拟退火算法对步骤1建立的数学模型进行优化求解；步骤3：对步骤2得到的最优解解码后即得到最优生产能力配置方案；本发明有效的通过生产能力配置方法确定了柔性制造系统已知类型设备的最优配置数量；在满足产品需求计划的前提下配置方案的设备投资成本最小化，并提高了设备的利用率。
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公开(公告)号：CN109242101A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811219223.1
申请日：2018-10-19
Applicant: 西南交通大学 , 成都飞机工业(集团)有限责任公司
CPC classification number: G06N3/126 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了基于遗传模拟退火算法的柔性制造系统生产能力配置方法，包括以下步骤：步骤1：以柔性制造系统长期产能规划的设备购置成本最小化为目标建立其生成能力配置的数学模型；步骤2：通过遗传模拟退火算法对步骤1建立的数学模型进行优化求解；步骤3：对步骤2得到的最优解解码后即得到最优生产能力配置方案；本发明有效的通过生产能力配置方法确定了柔性制造系统已知类型设备的最优配置数量；在满足产品需求计划的前提下配置方案的设备投资成本最小化，并提高了设备的利用率。
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公开(公告)号：CN108596403A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810438932.2
申请日：2018-05-09
Applicant: 西南交通大学 , 成都飞机工业(集团)有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种车间多行布局的建模和求解方法，针对车间总体布局问题，考虑更多约束情况，建立符合实际布局情况的精确数学模型，并采用基于混合编码技术的遗传算法进行优化求解。首先基于多行布局的混合整数规划模型，将通道、间距和横竖放置等实际要素转化为约束条件，构建精确数学模型；其次采用混合编码技术，利用系统布置方法布局解嵌入改进遗传算法的初始种群中，进行合理的参数设置和选择合适的操作策略，避免算法陷入局部最优解，提高搜索能力和效率；最后经过迭代寻优后，获取更加满意的最优布局解。本发明通过构建精确模型和求解方法，可获得更加理想和更符合工程实际的车间总体布局。
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公开(公告)号：CN107817772A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201710965924.9
申请日：2017-10-17
Applicant: 西南交通大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: G05B19/41865 , G05B2219/32252
Abstract: 一种柔性作业车间调度优化方法，将Metropolis准则和正弦自适应步长应用于萤火虫算法，进行离散问题优化求解。在构建数学模型的基础上,随机产生离散组合问题的初始解种群，再按照模拟退火中的Metropolis准则进行个体领域内局部搜索，产生新个体，计算新个体与原个体之间的内能差，并以一定的概率接受新个体，最后利用正弦自适应步长的离散型萤火虫算法进行每一代的全局搜索，直到搜索到最优解。该方法能够更好地在全局空间内搜索FJSP问题的最优解，具有更好的搜索精度、搜索效率和稳定性，这对于求解诸如车间作业调度等离散型问题具有重要意义和显著的工程实际应用价值。
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