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摘要:一种基于NSGA‑II实现制造车间AGV调度的方法,包括问题编码、生成序列、解码及基于NSGA‑II优化方法;具体步骤包括:步骤一、问题编码:对待加工工件根据其工序内容,按基于工件的编码方法进行编码;步骤二、生成序列:根据编码方法;步骤三、解码:根据工件序列的编码信息;所述的基于NSGA‑II优化方法,具体步骤如下:步骤一、NSGA‑II参数设置;步骤二、匹配设置;步骤三、数值计算;本发明的有益效果在于:使用柔性作业车间问题模式简化了复杂AGV调度问题,可利用成熟的编解码方法对AGV问题进行编码并解码,提高求解效率,降低问题本身的复杂度;采用NSGA‑II中的快速非支配排序的方法,可寻得兼顾多种优化目标的非劣解,兼顾各个优化指标。
主权项:1.一种基于NSGA-II实现制造车间AGV调度的方法,其特征在于:包括问题编码、生成序列、解码、适应度评价优化及基于NSGA-II优化方法;具体步骤如下:步骤一、问题编码:对待加工工件根据其工序内容,按基于工件的编码方法进行编码;将所有的AGV作为可选机器,采用基于机器的编码方法对AGV进行编码,获得工件编码和AGV编码;步骤二、生成序列:根据编码方法,随机将所有工件的工序生成一条序列,获得工件序列的编码信息;步骤三、解码:根据工件序列的编码信息,依次在AGV集合中确定可选的AGV,最后随机选用一辆AGV,安排在对应工件的编码机器序列上,生成完整的机器序列;所述的基于NSGA-II优化方法,具体步骤如下:步骤一、NSGA-II参数设置:算法迭代次数Genmax,种群数目N,选择概率PS,交叉概率PC,变异概率Pm,Pareto解集最大数目MaxSize;步骤二、匹配设置:初始化N个个体形成种群P,所述的匹配设置包括对工件及AVG的编码和优化目标值;步骤三、数值计算:令Gen=0,根据种群P中各个个体的f1、f2,进行快速非支配排序及拥挤距离计算;步骤四:令Gen=Gen+1;Gen达到设置的最大迭代次数,直接输出当前最优的Pareto解集;所述的对工件及AVG的编码,对工件和AGV分别按照基于工序、基于机器的编码方法进行编码;将所有工件的工序随机安排到同一个序列上,生成工序序列;针对工序序列上的每一道工序,在AGV集合中随机选取一辆AGV,依次生成AGV序列;所述的优化目标值,依次将工序序列上的各基因位上的工序安排至各个AGV上进行运送,并计算优化目标值,形成种群个体,重复N次,最终形成种群P;所述的机器序列通过计算优化目标的数值,作为种群个体评价适应度的依据;所述的Pareto解集进行处理,更新所述的Pareto解集的集合,根据种群中个体的等级和拥挤距离,存入MaxSize个个体到Pareto解集,Pareto解集中已存在个体,将当前MaxSize个个体和已存在的个体重新排序,去除适应能力差的个体,保证Pareto解集中存在MaxSize个个体;所述的种群中个体的等级和拥挤距离采用锦标赛选择法,优先选择非支配等级最低的个体,其次按拥挤距离选择更大的个体,直至满足种群个体的选择数目,选择非支配等级最低的个体直接进入下一代种群Q,对其他个体进行交叉、变异,生成种群Q;所述的种群Q个体与所述的种群P个体合并为种群QP,并按快速非支配排序的方法,根据优化目标值,按适应度能力自强到弱进行排序,选择前N个适应度强个体形成新的种群P。
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