一种柔性作业车间环境下单向导引路径网络设计方法  

A Unidirectional Guided-path Network Design Method under Flexible Job Shop Environment

作　　者：肖海宁[1,2,3] 楼佩煌[1,3] 钱晓明[1,3] 武星[1,3] 满增光[1,3] 

机构地区：[1]南京航空航天大学机电工程学院,南京210016 [2]盐城工学院机械工程学院,盐城224051 [3]南京航空航天大学江苏省精密与微细制造技术重点实验室,南京210016

出　　处：《机械工程学报》2013年第3期122-129,共8页Journal of Mechanical Engineering

基　　金：国家自然科学基金(61105114);江苏省科技支撑计划(BE2010189);江苏省'六大人才高峰'基金资助项目

摘　　要：针对柔性作业车间环境下自动导引车系统单向导引路径网络设计问题,以最小化最大完工时间为目标,提出一种改进的小生境遗传算法。该算法每条染色体由单向路径网络染色体和工序染色体两部分组成,分别表示各路径段方向和可行调度序列。针对两种染色体设计相应的交叉与变异算子,并通过邻域搜索操作提高了算法的收敛速度。为了保持种群的多样性,综合运用小生境技术和精英保留策略。试验结果验证了该算法的有效性。With the objective of minimizing makespan, an improved niche genetic algorithm （INGA） is proposed to solve the unidirectional guided-path network design problem of automated guided vehicle system under flexible job shop environment. In the genetic algorithm, each chromosome consists of unidirectional guided-path network chromosome and operation chromosome, denoting unidirectional segment direction and feasibility scheduling respectively. Corresponding crossover and mutation operators are designed for two types of chromosome. Neighborhood search is adopted to improve the convergence speed of the algorithm. To keep a high degree of population diversity, niche technology and spirit strategy are applied. The experimental results show that the proposed NGA is effective.

关 键 词：自动导引车系统 柔性作业车间 遗传算法 单向导引路径网络 

分 类 号：TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]