考虑有限缓存约束的多机器人装配单元调度问题研究  

作　　者：彭远刚 吴帆[2] 曾文玉 姜瑞森 李明富[2] 

机构地区：[1]深圳市亚辉龙生物科技股份有限公司,广东深圳518116 [2]湘潭大学机械工程与力学学院,湖南湘潭411105 [3]长沙亚辉龙生物科技有限公司,湖南长沙410000

出　　处：《南方农机》2024年第11期7-12,共6页

基　　金：国家自然科学基金面上项目(51775470、52075465)。

摘　　要：【目的】解决在有限缓存约束下的装配与搬运作业整体调度问题。【方法】考虑单元内缓存容量约束和搬运时间对调度的影响,建立了考虑有限缓存约束的模型,并基于关键路径的改进遗传算法求解该模型,提出了适合该模型的三层编码方式和插入式解码方式,设计了基于关键路径的交叉和变异方法,通过标准测试算例对算法的主要参数进行优化求解,并通过实验验证了改进操作的有效性。【结果】1)各参数对算法求解性能的影响力由大到小依次是:多样性阈值thr、种群大小pop、交叉概率β、变异概率γ、轮盘赌筛选尺度k。2)随着种群规模的增大,能够搜索到最优解的概率更大,但在种群规模增大到150之后此影响将减弱。3)交叉概率β取80%,轮盘赌筛选尺度k取2,变异概率γ取10%较为合适。【结论】1)正逆工序两种初始化方式可以互为补充,通过添加补充种群的方式,可以使得遗传算法具有较好的进化动力并取得较优的计算结果。2)采用基于关键路径的交叉和变异方法,不仅能够提升种群中的信息交换效率,使得种群整体的进化更加优秀,也能够在一定程度上提升算法的局部搜索能力。3)将缓存容量设置为全部待调度工件的20%可以得到较优的调度结果。

关 键 词：多机器人装配单元 有限缓存 搬运时间 关键路径 遗传算法 

分 类 号：TH165[机械工程—机械制造及自动化] TP305[自动化与计算机技术—计算机系统结构]