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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

生產(chǎn)調(diào)度一直是制造業(yè)中的重要問題之一。為了實現(xiàn)生產(chǎn)線的平衡，提高生產(chǎn)效率，降低成本，很多研究者利用遺傳算法來解決這個問題。本文將介紹一種基于雙種群遺傳算法求解生產(chǎn)線平衡問題的算法流程。

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   問題描述

   
   

生產(chǎn)線平衡問題是指在生產(chǎn)過程中，通過合理分配工作崗位和工作時間，使得每個工作站的工作量盡可能相等，從而提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。該問題通常涉及到多個工作站、多種作業(yè)和多個約束條件，如作業(yè)時間、工作站之間的依賴關(guān)系等。

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   雙種群遺傳算法

   
   

雙種群遺傳算法是一種基于遺傳算法的優(yōu)化算法，其主要思想是將種群分為兩個子種群，分別進行進化。其中一個子種群用于產(chǎn)生新的個體，另一個子種群則用于評估這些個體的適應(yīng)度。通過不斷交替更新兩個子種群，最終得到最優(yōu)解。

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   算法流程

   
   

(1) 初始化種群：隨機生成一組初始解作為種群，并計算每個個體的適應(yīng)度。

(2) 選擇操作：從兩個子種群中分別選出一定數(shù)量的個體，作為下一代的父代。

(3) 交叉操作：對選出的父代進行交叉操作，生成一組新的個體。

(4) 變異操作：對新生成的個體進行變異操作，以增加種群的多樣性。

(5) 合并種群：將新生成的個體與原有個體合并，得到新的種群。

(6) 評估適應(yīng)度：計算每個個體的適應(yīng)度，以確定哪些個體應(yīng)該被選為下一代的父代。

(7) 更新種群：將適應(yīng)度高的個體作為下一代的父代，重復步驟(2)~(6)，直到滿足終止條件。

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   實驗結(jié)果

   
   

本算法在多個生產(chǎn)線平衡問題上進行了實驗，并與其他算法進行了比較。實驗結(jié)果表明，本算法在求解生產(chǎn)線平衡問題方面具有較好的性能和效果。

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   總結(jié)

   
   

本文介紹了一種基于雙種群遺傳算法求解生產(chǎn)線平衡問題的算法流程。該算法通過將種群分為兩個子種群，分別進行進化，提高了搜索效率和多樣性。實驗結(jié)果表明，該算法在求解生產(chǎn)線平衡問題方面具有較好的性能和效果。

?? 部分代碼

function[]=Draw(Pop,Dec_Pop,Time) [a,b]=size(Time); RESULT=Pop; RESULT_Time=Time(RESULT); ? ? ?% 將加工順序轉(zhuǎn)換為加工時間 sum=0; j=1;N=0; A=zeros(j,b); for i=1:1:b ? ? ? ? ?% 計算每列(工位)顯示文字的位置 ? ? ?if sum<Dec_Pop(j) ? ? ? ? ? ?sum=sum+RESULT_Time(i); ? ? ? ? ? ?N(j+1)=i; ? ? ? ? ? ?A(j,i-N(j))=RESULT_Time(i); ? ? ? ?else ? ? ? ? ? ?j=j+1; ? ? ? ? ? ?sum=0; ? ? ? ? ? ?sum=sum+RESULT_Time(i); ? ? ? ? ? ?N(j+1)=i; ? ? ? ? ? ?A(j,i-N(j))=RESULT_Time(i); ? ? ?end end bar(A,0.5,'stack','w','linewidth',2); ? ?% 畫出柱狀圖 sum=0; j=1; for i=1:1:b ? ? ? ? ? % 在柱狀圖中添加文字 ? ? ?if sum<Dec_Pop(j) ? ? ? ? ? ?text(j-0.13,sum+Time(RESULT(i))/2,num2str(RESULT(i))); ? ?text(j+0.10,sum+Time(RESULT(i))/2,num2str(Time(RESULT(i)))); ? ? ? ? ? ?sum=sum+RESULT_Time(i); ? ? ?else ? ? ? ? ? ?j=j+1; ? ? ? ? ? ?sum=0; ? ? ? ? ? ?text(j-0.13,sum+Time(RESULT(i))/2,num2str(RESULT(i))); ? ? ? ? ? ?text(j+0.10,sum+Time(RESULT(i))/2,num2str(Time(RESULT(i)))); ? ? ? ? ? ?sum=sum+RESULT_Time(i); ? ? ?end end MT=max(Dec_Pop); [a1,a2]=size(Dec_Pop); for i=0.5:0.5:a2+0.5 ? ? ? ?X(i/0.5)=i; ? ? ?Y(i/0.5)=MT; end hold on; plot(X,Y,'b','Linewidth',2); ? ? ?% 添加橫線 hold off; % 添加坐標軸注釋 xlabel('Number of Work Station','FontName','Arial','FontSize',11); ylabel('Time','FontName','Arial','FontSize',11); ?

?? 運行結(jié)果

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?? 參考文獻

[1] 蘇暢.基于雙種群并行遺傳算法的混合流水線優(yōu)化[D].大連海事大學,2013.

[2] 蘇暢.基于雙種群并行遺傳算法的混合流水線優(yōu)化[D].大連海事大學[2023-11-11].DOI:CNKI:CDMD:2.1013.204098.

[3] 李楊帆.基于雙種群遺傳算法的L公司生產(chǎn)線平衡問題研究[J].價值工程, 2018, 37(33):2.DOI:CNKI:SUN:JZGC.0.2018-33-116.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合