基于GA的優(yōu)化排樣和加工路徑優(yōu)化.pdf

1、該文結合工廠實際,提出計算機輔助優(yōu)化排樣系統(tǒng)要具備算法的智能性和功能的集成性的觀點,并對其中的排樣算法、加工路徑優(yōu)化、企業(yè)資源集成等技術進行了研究.將遺傳算法應用于優(yōu)化排樣中.排樣問題屬于NP難題,至今人們還沒有找到一確定的多項式算法,這就意味著在一確定時間內(nèi),計算得到的結果只能是近似最優(yōu)解.多年來,啟發(fā)式算法成了解決這類問題的主要方法.遺傳算法以其獨特的進化求解方法和傳統(tǒng)的啟發(fā)式算法相結合,彌補了各自算法的不足,較好的解決了優(yōu)化排樣算

2、法計算量和求解全局最優(yōu)解的矛盾.算例表明,啟發(fā)式算法和遺傳算法的結合對排樣布局的優(yōu)化是非常明顯的.運用遺傳算法對加工路徑進行了優(yōu)化.針對加工路徑的優(yōu)化目標,給出了數(shù)學模型.依據(jù)每個零件加工軌跡相對固定的原理,根據(jù)每個零件的特點,用兩個特征值和五個特征點代替零件,據(jù)此對數(shù)學模型進行了簡化.應用遺傳算法對該問題進行了遺傳編碼,建立了較為完整的數(shù)學模型.為了在激烈的市場競爭中求得生存與發(fā)展,提出了企業(yè)資源集成的方案.并對企業(yè)資源集成的兩個層次