基于混合遺傳算法的協同制造系統調度研究

任乃飛，于　璐

(江蘇大學 機械工程學院，江蘇 鎮江 212000)

基于混合遺傳算法的協同制造系統調度研究

任乃飛，于璐

(江蘇大學 機械工程學院，江蘇 鎮江 212000)

摘要研究由多個加工站、一個集中物料存儲區和一臺自動引導小車(AGV)組成的協同制造系統調度問題。針對該調度問題，建立了工件和AGV調度集成的數學模型。提出一種改進的混合遺傳算法，在標準遺傳算法的基礎上引入模擬退火算法的Boltzmann生存機制，加快了算法收斂速度，克服了遺傳算法過早收斂的缺陷，同時對算法的變異、交叉算子和更新機制進行了改進。仿真實驗表明，改進的混合遺傳算法能有效優化作業順序和AGV行走路徑，為具有AGV約束的柔性生產調度提供一種有效的實踐途徑。

關鍵詞混合遺傳算法；自動引導小車；生產調度；協同制造系統；計算機仿真

隨著人們對多品種小批量產品的需求急劇增加，而傳統的大批量生產模式已不再滿足此類需求。因此，適合多品種生產的協同制造系統(Collaborative Manufacturing System，CMS)逐漸成為制造業的重要生產模式。自動引導小車(Automatic Guided Vehicle，AGV)作為協同制造系統的一部分，其主要功能是搬運工件，按照不同順序執行任務，對系統的運行效率會有較大影響。因此，在協同制造系統中需要采用高效的調度算法對AGV和工件進行綜合調度，以此優化作業順序和AGV任務執行順序。這對節省制造成本、縮短生產周期和提高系統生產效率具有重要意義。

目前，國內外對AGV應用于實際生產的相關研究主要集中在算法對AGV全局路徑的優化和多AGV調度等方面[1]。……